無人駕駛汽車系統入門（二十八）——基於VoxelNet的激光雷達點雲車輛檢測及ROS實現

無人駕駛汽車系統入門（二十八）——基於VoxelNet的激光雷達點雲車輛檢測及ROS實現 前文我們提到使用SqueezeSeg進行了三維點雲的分割，由於採用的是SqueezeNet作爲特徵提取網絡，該方法的處理速度相當迅速（在單GPU加速的情況下可達到100FPS以上的效率），然而，該方法存在如下的問題：第一，雖然採用了CRF改進邊界模糊的問題，但是從實踐結果來看，其分割的精度仍然偏低；第二，該模

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