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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”。
PointRCNN数据和源码配置过程请参考上一篇博文：【三维目标检测】PointRCNN（一）_Coding的叶子的博客-CSDN博客。本文主要详细介绍PointRCNN网络结构及其运行中间状态。
PointRCNN是用于点云三维目标检测模型算法，发表在CVPR2019《PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection From Point Cloud》。论文网址为https://arxiv.org/abs/1812.04244。PointRCNN核心思想在于使用点云前景点生成候选框，充分利用了目标点与候选框的关联性。相比之下，之前的目标检测网络候选框基本上是基于二维特征图来批量生成的，前景点和背景点对候选的贡献是一样的。作者使用PointRCNN在KITTI数据集上进行了大量实验并在当时达到了最佳效果。目前，Point RCNN以KITTI三维目标检测平均精度AP为75.42%排在第20位，排名来源于paperwithcode网站，网址为：https://paperswithcode.com/sota/3d-object-detection-on-kitti-cars-moderate。
PointRCNN模型分为两个阶段，第一阶段使用语义分割的