ti 自动驾驶

LaserNet:一种高效的-2驾驶概率3D目标检测器本文介绍了一种基于激光雷达数据的激光网络-2驾驶3D目标检测方法。高效的处理结果来自于在传感器的自然距离视图中处理激光雷达数据，上图是自适应NMS，GTX1080Ti显卡比GTX980Ti提升了多少。

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我和奶奶的狗一天下午，我洗完澡，叔叔来带我去他家玩。到了那里，我友好地打了几个招呼，然后进了房子。和往常一样，他们拿出很多东西招待我，但我总觉得少了点什么。这时我奶奶对我说:“母狗刚生了小狗，你不要去猪圈了。”我突然意识到，今天有人用小花来迎接我。我好奇的问“为什么我不能去看小狗？”“因为母狗生小狗的时候，会比以前多疑凶很多。你好久没来了，我以前就怕它咬你。”舅舅和蔼地说。

我怀着忐忑不安的心情钻进了猪圈。我看到一群黑色的小狗围着小花睡觉，样子很可爱。不知不觉，我又靠近了几步。突然，“小花”睁开眼睛，站了起来，只盯着我。过了一会儿，她看我不会对她的宝宝造成威胁，才又躺下了。这时，那些瞌睡的宝宝就挤到小花的胸前喂奶。“小花”老老实实地躺着，一边用爪子和舌头弄醒宝宝的头发。

本文介绍了一种基于激光雷达数据的激光网络自动驾驶laser net，一种三维目标探测方法。高效的处理结果来自于在传感器的自然距离视图中处理激光雷达数据。在激光雷达的视野范围内操作存在许多挑战，不仅包括遮挡和尺度变化，还包括传感器如何捕捉数据以提供全过程信息。LaserNet通过以下步骤实现三维检测:上图为深度聚合网络架构。

上图为特征提取模块(左)和特征聚合模块(右)。虚线表示特征图被卷积，上图是自适应NMS。在两辆车并排放置的情况下，左边的虚线描述了一组可能的预测，为了确定边界框是否封装了一个独特的对象，预测方差(如中间所示)用于估计最坏情况下的重叠(如右图所示)。在这个例子中，由于实际重叠小于估计的最坏情况重叠，这两个边界框将被保留。