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早在2017年11月，苹果公司就发布了一份研究报告称，KITTI车辆检测基准的实验表明，端到端的点云物体检测网络VoxelNet在很大程度上优于基于激光雷达（LIDAR）的最新3D检测方法。
据外媒报道，4月6日，美国专利商标局授予了苹果一项泰坦项目专利，名为“基于体素的特征学习网络（Voxel-based feature learning network）”。该网络与机器学习的系统和算法有关，具体来说是与3D物体检测有关。该专利涵盖了基于系统和算法的解决方案，可以准确地检测点云中的3D物体，而点云中的3D物体检测一直是许多现实应用中的核心问题，例如自动导航、家务机器人、增强现实和虚拟现实。
（图片来源：patentlyapple.com）
苹果此次发明涵盖了实施3D体素特征学习/检测网络的方法、系统和技术。该网络可以配置为从原始点云数据（例如LiDAR点云）自动学习体素特征，还可以捕获由于量化或先前系统中其他处理步骤而丢失的细微3D形状信息。
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