lidar segmentation is crucial for autonomous driving systems. The recent
range-view approaches are promising for real-time processing. However, they
suffer inevitably from corrupted contextual information and rel
本文提出了 LaserNet,一种 3D 物体检测的计算有效方法,它通过在传感器的本地范围视图中处理 LiDAR 数据来提高效率,并使用全卷积网络来预测每个点的 3D 框的多模式分布,然后高效地融合这些分布以生成每个对象的预测,实验证明这种方法比其他方法具有显著更低的运行时间,并且在大型数据集上具有比其他检测器更好的性能。