点方法
Fustum PointNets
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提出的Fustum PointNets结构，利用二维图片和点云数据进行三维检测，先在二维图片生成检测框，再利用截锥反投影到点云上。得到点云上的视锥体，接着用PointNet变形进行语义分割，排除掉一些不用的点，解决阻塞、扰乱等问题，之后将得到的点使用PointNet的另一变形进行回归，生成边界框。
缺点：
1.假定一个视锥内仅有一个物体，该先验对于物体密集场景不适用
2.过度依赖2D检测模型的准确性
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提出的Fustum PointNets结构，利用二维图片和点云数据进行三维检测，先在二维图片生成检测框，再利用截锥反投影到点云上。得到点云上的视锥体，接着用PointNet变形进行语义分割，排除掉一些不用的点，解决阻塞、扰乱等问题，之后将得到的点使用PointNet的另一变形进行回归，生成边界框。
缺点：
1.假定一个视锥内仅有一个物体，该先验对于物体密集场景不适用
2.过度依赖2D检测模型的准确性