【三维目标检测】PointRCNN（二）

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              PointRCNN数据和源码配置过程请参考上一篇博文：【三维目标检测】PointRCNN（一）_Coding的叶子的博客-优快云博客。本文主要详细介绍PointRCNN网络结构及其运行中间状态。

        PointRCNN是用于点云三维目标检测模型算法，发表在CVPR2019《PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection From Point Cloud》。论文网址为https://arxiv.org/abs/1812.04244。PointRCNN核心思想在于使用点云前景点生成候选框，充分利用了目标点与候选框的关联性。相比之下，之前的目标检测网络候选框基本上是基于二维特征图来批量生成的，前景点和背景点对候选的贡献是一样的。作者使用PointRCNN在KITTI数据集上进行了大量实验并在当时达到了最佳效果。目前，Point RCNN以KITTI三维目标检测平均精度AP为75.42%排在第20位&#x