나의 정리 논문이 지적한 문제점: 기존의 Voxel 기반의 3D object detection인 VoxelNet에서 sparse 한 data인 LiDAR data에 convolution을 적용하다 보니 계산량이 많아 느린 단점과 orientation의 예측 성능이 낮은 문제점이 존재합니다. 해결 방안: Sparse한 data의 특성에 맞춰서 기존의 dense convolution이 아닌 sparse convolution을 이용하고 fast rule generation을 통하여 더 빠른 학습과 추론이 가능하게 하였습니다. 또한 기존의 angle regression loss 문제점을 지적하고 novel angle regression loss와 direction classifier를 통하여 orientatio..