本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。
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”。
FCAF3D数据和源码配置调试过程请参考上一篇博文：【三维目标检测】FCAF3D（一）_Coding的叶子的博客-CSDN博客。本文主要详细介绍FCAF3D网络结构及其运行中间状态。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-456668.html
1 模型总体过程
FCAF3D模型的整体结构如下图所示。该模型属于anchor-free目标检测算法。FCAF3D主干网络采用的是典型的ResNet34 FPN结构。该结构采用了三维稀疏卷积进行计算，计算过程中得到的非稀疏点作为Head预测的种子点。FPN层实现了四种不同特征尺度下的预测，各种尺度下的特征维度分别为64、128、256和512。各种尺度特征采用相同形式的Head结构分别完成目标类别、中心度和目标框位置的预测。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-456668.html
到了这里，关于【三维目标检测】FCAF3D（二）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
