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PLCNet：高清地图中的自动车道修正的分块车道修正网络
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
Patch Refinement是一种两阶段的模型，用于准确检测和定位3D对象。在KITTI 3D对象检测基准测试中，它在所有三个难度级别上都优于以前的输入，仅使用了50%的训练数据和LiDAR信息。
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关键要点
- Patch Refinement是一种两阶段的模型，用于从点云数据准确检测和定位3D对象。
- 模型根据RPN提出的BEV位置提取小的点云子集（'patches'），然后通过LRN进行处理。
- 在KITTI 3D对象检测基准测试中，Patch Refinement在类车的所有三个难度上均优于以前的所有输入。
- 该模型仅使用了50%的训练数据和LiDAR信息。
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