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VoxelNet: VFELayer 和 PointPillar: PFN_Layer
voxelnet是通过VFE获得每个voxel的特征，然后采用3DCNN获得全局特征pointpillar模型训练上，car单独训一个模型，ped和cyc单独训一个模型 特征提取网络 这个模块是把无序的点云转换成有序的结构化的pseudo image格式，也就是说，输入的是n x 4的一帧点云，输出的是[C, H, W]的特征图。 这论文阅读|基于点云的3D目标检测之SECOND，是对VoxelNet的改进
论文相关信息 文献地址：https://www.researchgate.net/publication/328158485_SECOND_Sparsely_Embedded_Convolutional_Detection 论文源码： Abstract：基于LiDAR和基于RGB-D的目标检测广泛应用于自动驾驶和机器视觉等应用中，基于体素的3D卷积网络有时会用于增强处理点云时时的Ubuntu16.04运行VoxelNetRos
原文：无人驾驶汽车系统入门（二十八）——基于VoxelNet的激光雷达点云车辆检测及ROS实现 1. 系统环境 Ubuntu16.04ROS-KineticPython 3.5 2. 安装 2.1 安装rviz插件 因为程序中使用了（BoundingBox, BoundingBoxArray）这两个msgs，所以应使用以下命令安装rviz插件： sudo apt-get insta