在本实验中，我们将使用全连接神经网络来训练一个手写数字识别模型，以识别0到9之间的数字。我们将使用经典的MNIST数据集，该数据集包含了大量的手写数字图像，作为我们的训练和测试数据。通过对这些数据进行训练，我们的目标是建立一个准确识别手写数字的模型。

本期主要介绍Openpcdet中配置文件中点云数据处理的方法，深入配置文件进行解读。

这是个深度学习中比较常见的问题。

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在普通深度网络中，随着层数增加，梯度可能会消失或爆炸，使得训练变得困难。ResNet 引入了 残差块（Residual Block），使用 跳跃连接（Skip Connection） 让梯度可以直接传递：y=F(x)+x。其中，x 是输入，F(x) 是卷积层提取的特征 直接将输入 x 加到输出上，形成一个短路路径（Shortcut）残差块介绍。

本代码将SE模块融入pointpillar骨干网络中，使得每一个卷卷积过后都经过一个SE模块再进行上采样。安装、测试和训练OpenPCDet：一篇详尽的指南_openpcdet 安装-CSDN博客​blog.csdn.net/laukal/article/details/139395806。

在普通深度网络中，随着层数增加，梯度可能会消失或爆炸，使得训练变得困难。ResNet 引入了 残差块（Residual Block），使用 跳跃连接（Skip Connection） 让梯度可以直接传递：y=F(x)+x。其中，x 是输入，F(x) 是卷积层提取的特征 直接将输入 x 加到输出上，形成一个短路路径（Shortcut）残差块介绍。