1、 为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷） ? 在点云数据集上做3D目标检测这时还没大爆发。 2、 他们怎么做这个研究 （方法，尤其是与之前不同之处） ? 本文思想基本全部借鉴了Vote3D，即用基于投票的滤波器提取特征，这种卷积只在非零的3D网格中做计算，故能够加速。然后ReLU激活。损失函数还要用L1正则化。其中ReLU激活有利于维持中间层特征的稀疏性，能够加速训练，L1正则化能够保证模型