Vote3Deep: Fast Object Detection in 3D Point Clouds Using Efficient CNN論文綜述（2016）

1、 爲什麼要做這個研究（理論走向和目前缺陷） ? 在點雲數據集上做3D目標檢測這時還沒大爆發。 2、 他們怎麼做這個研究 （方法，尤其是與之前不同之處） ? 本文思想基本全部借鑑了Vote3D，即用基於投票的濾波器提取特徵，這種卷積只在非零的3D網格中做計算，故能夠加速。然後ReLU激活。損失函數還要用L1正則化。其中ReLU激活有利於維持中間層特徵的稀疏性，能夠加速訓練，L1正則化能夠保證模型

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