解决的问题

现有的用于定位点云中对象的单级检测器通常将对象定位和类别分类视为单独的任务（twq step），因此定位精度和分类置信度可能不能很好地对齐。

方法

提出一种名为 Confident IoU-Aware Single-Stage object Detector (CIA-SSD)的单步检测器

过程

首先，我们设计了轻量级的空间-语义特征聚合模块，自适应地融合高级抽象语义特征和低级空间特征，以准确预测边界框和分类置信度。此外，用我们设计的IoU 感知置信度校正模块对预测的置信度进行了进一步的校正，使置信度与定位精度更加一致。

名词解释

Ablation Study（消融研究）

目的其实就是为了控制变量。
比如说你为了提升baseline的性能，给它加了两个模块A,B，加完之后效果果然提高了很多。于是你急急忙忙开始写论文，写到你的贡献，你给了两条：1.模块A，2.模块B。但是这样写有个问题：尽管AB同时加上去对模型有提升效果，但是你并没有证明A、B两个模块分别都是有意义的。所以为了验证A、B两个模块是不是真的都有用，你需要做ablation study。
方法也很简单：

在baseline的基础上加上模块A，看效果。
在baseline的基础上加上模块B，看效果。
在baseline的基础上同时加上模块AB，看效果。

然后结果可能是，实验1和实验2的结果都不如实验3，那么说明AB都是有用的；然而也有可能你会发现实验1的结果和实验3一样，甚至更好。这就说明你的想法是有问题的，模块B其实并没有起到作用，提升只来自于模块A。综上所述，ablation study就是你在同时提出多个思路提升某个模型的时候，为了验证这几个思路分别都是有效的，做的控制变量实验的工作。

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