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本研究提出了一种新自适应梯度方法ADOPT，解决了Adam优化算法在超参数选择上的非收敛问题。ADOPT在不依赖梯度噪声假设的情况下，以最优收敛速率实现收敛，实验结果表明其在多种任务中优于Adam及其变种。

本文提出了一种基于稀疏LSTM的多帧3D对象检测算法，使用稀疏3D卷积网络提取每帧LiDAR点云的特征，并将这些特征与上一帧的隐藏和记忆特征一起输入到LSTM模块中，以预测当前帧中的3D对象。实验结果表明，该算法在使用更少的内存和每帧计算的情况下优于传统的逐帧方法7.5% [email protected]和其他多帧方法1.2%。