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Background随着2D目标检测的逐渐成熟，3D目标检测在近几年的研究领域受到了广泛的关注。但是3D目标的特性2D不同，面临着很多的挑战。点云的稀疏性；2D图像当前分辨率较高，但是点云相对于2D图像显得很稀疏，而且他举越远，点云越稀疏；点云目标大小不一致；3D目标有很多种类，没有固定的大小。导致很容易发生误检。它不同于2D有色彩信息，只可以通过空间关系判断当前目标属性；3D的bounding-box不好和全局的数据对齐；因为3D的bounding-box不同于传统2D，而且在一般的3D点云检测网络中会存在2D和3D特征提取网络，所以3D的bounding-box很难和全局数据做到对齐；3D

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Acceptedpaperslist（2023.5.28）AAAI2023：暂未查询到全文，欢迎大家补充**ICLR2023**：https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2023/ConferenceWWW2023：https://dblp.uni-trier.de/db/conf/www/www2023.htmlCVPR2023：https://openaccess.thecvf.com/CVPR2023?day=allACL2023：ICML2023：==KDD2023：IJCAI2023：https://ijcai-23.org/main-trac

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