在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络。对于给定的三维传感器捕获的数据，它能够联合进行三维检测、跟踪和运动预测。 通过共同进行这些任务，我们的整体方法对于遮挡以及范围内的稀疏数据鲁棒性更强。 我们的方法在空间和时间上对3D鸟瞰图执行三维卷积，这在内存和计算方面都非常有效。 我们在北美几个城市拍摄的一个新的超大型数据集上进行的实验表明，我们可以大幅度超越最先进的技术。 重要的是，通过共享计算，我们可以在30毫秒内执行所有任务。

基于OpenCV的使用YOLOv3进行目标检测,使用YOLO神经网络的实时目标检测代码。

YOLO3D-YOLOv4-PyTorch 本文基于YOLOv4的PyTorch实现： 演示版 输入：鸟瞰图（BEV）地图，由3D LiDAR点云的高度，强度和密度编码。 输入尺寸： 608 x 608 x 3 输出：7度的对象的自由（7- DOF）的： (cx, cy, cz, l, w, h, θ) cx, cy, cz ：中心坐标。 l, w, h ：边界框的长度，宽度，高度。 θ ：包围盒的航向角，以弧度为单位。 对象：汽车，行人，骑自行车的人。 特征 基于YOLOv4的实时3D对象检测 支持 张量板 镶嵌/切口增强训练 2.入门 2.1。 要求 pip install -U -r requirements.txt 有关和库的信息，请参阅其官方网站上的安装说明。 2.2。 资料准备 从下载3D KITTI检测数据集。 下载的数据包括： Velodyn