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本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为”https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716″。
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。PointRCNN模型分为两个阶段，第一阶段使用语义分割的方法分割出前景点并初步生成候选框；第二阶段对候选框进一步筛选并结合特征融合与坐标系变换等方法对筛选后的候选框进行特征提取、正负样本分类和特征回归。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，排名来源于paperwithcode网站，网址为：https://paperswithcode.com/sota/3d-object-detection-on-kitti-cars-moderate，如下图所示。
Original: https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/126785424
Author: Coding的叶子
Title: 【三维目标检测】PointRCNN（一）
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