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这一篇的内容主要要讲一点在深度学习的3D目标检测网络中，我们都采用了哪些数据预处理的方法，主要讲两个方面的知识，第一个是representation，第二个数据预处理内容是数据增广。 作为本篇博文的引言，我们先给一种博主制作的比较重要的3D检测方法图鉴，如下，就笔者的个人理解，今年的CVPR出现了很多的one-stage的方法，同时出现了很多融合的方法，这里的融合有信息融合，有representation融合，同时根据近两年的发展来看,voxel-based的方法占据了主导地位，这是得益于卷积结构优越性（point-based方法采用pointnet++结构，是MLP搭建的），但是今年的oral文章3D-SSD是一篇在point-based方法上很有建树的文章，所以在3D检测中了解主要的representation代表方法也是很重要的。<
