基于点云图卷积神经网络的3D 目标检测

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摘要：随着激光雷达传感器的快速发展，目标检测算法从传统的2D 检测快速转向3D 检测。然而，激光雷达产生的点云是不规则和非结构化的数据，传统的卷积神经网络无法对其进行处理。基于此提出了一种新颖的图卷积神经网络，能够更好地利用数据的几何关系和拓扑结构直接从点云中学习特征以进行3D 目标检测。首先将原始激光雷达点云数据进行下采样，再进行固定半径邻域图的构建，随后设计了一个新型的图卷积神经网络对点云进行编码来预测图中每个顶点所属对象的类别和形状。（剩余14235字）

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