面试被面试官问：3D目标检测预处理优化策略有哪些？

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01 前言： 3D目标检测是计算机视觉领域中一个重要的任务，广泛应用于自动驾驶、机器人导航、无人机等领域。由于3D数据的复杂性和多样性，数据预处理在3D目标检测中扮演着关键角色。良好的预处理策略不仅可以提升模型的检测精度，还可以显著提高模型的训练和推理效率。本文将探讨几种常用的3D目标检测预处理优化策略。  欢迎加入自动驾驶实战群 02 对原始数据进行编码 使用强度信息与时间信息 def absolute_coordinates_encoding (self, points=None) : if points is None : num_output_features = len(self.used_feature_list) return num_output_features assert points.shape[ -1 ] == len(self.src_feature_list) point_feature_list = [points[:, 0 : 3 ]] for x in self.used_feature_list: if x in [ 'x' , 'y' , 'z' ]: continue idx = self.src_fea ………………………………