第19名解决方案（附代码）
大家好，
首先，我要感谢主办方举办这次精彩的挑战赛。这确实不是一场典型的计算机视觉竞赛，我花了相当多的时间才理解了问题和数据。我阅读了多篇与3D目标检测相关的论文。最终我选择了 SECOND：
我调整了 SECOND 的原始源代码以使其能在 Lyft 数据集上运行。我为验证集评估添加了比赛的评估指标。根据 Lyft 目标的尺寸（如 anchor_ranges、sizes 等）修改了默认配置文件。我基于场景（scenes）按 80:20 的比例划分了训练集和验证集，使用 configs/nuscenes/all.pp.lowa.config 配合 VoxelNet 和 PillarFeatureNet 的效果最好。