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在了解自动驾驶中的环境感知，看了些基于点云的目标检测，想看看具体有怎样的效果，于是选择OpenPCDet这个看起来集成方法又多，文档又全的开源项目，此处为GitHub地址。

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一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是RFAHead，该检测头为我独家全网首发，本文主要利用将空间注意力机制与卷积操作相结合的卷积RFAConv来优化检测头，其核心在于优化卷积核的工作方式，特别是在处理感受野内的空间特征时。RFAConv主要的优点就是增加模型的特征提取能力，这对于对于那些数据集中有困难识别的样本来说是非常有效的解决方法，同时本文的检测头结构为我本人独家提出，全网仅此一份，结构非常

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一、Hilbert变换表达式Hilbert变换是信号与的卷积，表达式如下：由于本质是卷积，因此可以从“线性系统”，“调幅-调频”等角度思考。进一步可参考如下链接：希尔伯特变换（HilbertTransform）简介及其物理意义_兔角与禅-CSDN博客_hilbert希尔伯特变换与瞬时频率问题（一）：希尔伯特变换与瞬时频率问题--连载（一）-知乎伯特变换与瞬时频率问题（二）：希尔伯特变换和瞬时频率问

通常进行假设检验即选定一个假设，确定用以决策的拒绝域的形式，构造一个检验统计量，求出拒绝域或检验统计量的p值，查看结果是否落在拒绝域内或p值是否小于显著性水平，做出决策的一个过程。

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