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2.4.3 网络结构
Complex-YOLO网络将鸟瞰RGB映射图（参考点云预处理）作为输入，它使用了简化的YOLOv2 CNN架构，如图2-3所示，并通过复杂的角度回归和E-RPN进行扩展，以检测准确的面向多类的3D对象，同时仍可实时运行。
图2-3 简化的YOLOv2 CNN架构。最终模型分别具有18个卷积层、5个最大池化层和3个用于特征重组的中间层[32]
Complex-YOLO网络将鸟瞰RGB映射图（参考点云预处理）作为输入，它使用了简化的YOLOv2 CNN架构，如图2-3所示，并通过复杂的角度回归和E-RPN进行扩展，以检测准确的面向多类的3D对象，同时仍可实时运行。
图2-3 简化的YOLOv2 CNN架构。最终模型分别具有18个卷积层、5个最大池化层和3个用于特征重组的中间层[32]