任务二：点云目标分割(3D object detection)
和二维图像目标检测一样，分为two-stage methods( 基于目标候选区)和single-shot methods(直接回归目标框)。主要研究Two-stage methods， 包括三类：
1）BEV-based methods: 在二维鸟瞰图，正视图，侧视图三个方位提取特征，然后聚合这些特征用于目标定位，默认z轴竖直向上。
2）Segmentation-based methods:先分割，再聚类。先给每个点赋类别，然后聚类一个个属于同一个物体的点云集合，使之构成一个完整的物体。
3）Frustum-based methods: 将目标定位交给二维图像，然后收集视锥（相机中心向目标框四个点发出无限远的光线形成视锥）内的空间点云，对这部分点云进行前后景分割，得到单个目标的点云，经典的如Frustum PointNet。无法分割相邻同类目标，会出现分割错误。