论文写法总结——PointPainting: Sequential Fusion for 3D Object Detection

摘要

1.各传感器在自动驾驶的重要性。2.大方向上写融合存在问题3.在这项工作上，我们提出….4.介绍该方法5.实验表明，在数据集上取得效果

1.引言

第一段：1.自动驾驶切入点。2.在本工作中，我们发现了….问题。3.引出我们解决的问题。

第二段：1.early work诠释上面发现的问题2.一个问句介绍此段。

第三段：1.给出答案解决提出的问题（可以加入图像）2.再次出现问句引出问题

第四段：1.再次诠释上段问题（通过大量文献）

第四段：1.别人是怎么解决这个问题的（加入文献）

第五段：1.继续诠释别人怎么解决问题，再指出缺点：特征模糊等，并未解决核心问题。

第六段：1.提出自己的工作2.解释工作3.解决什么问题

第七段：1.详细介绍自己工作的优点2.如何进行的实验

第八段：1.Contribution（分点写）

2.Architecture

根据网络整体框架，介绍其中的几部分（简洁）

2.1Image Based Semantics Network

2.2PointPainting：加入伪代码展示融合过程

2.3Lidar Detection

3.Eperimental setup

开头首先写个帽子：In this section we present details of each dataset and the experimental settings of…

3.1 Datasets:提供了什么样的样本（类型、数量），你如何使用它，检测哪些目标，有哪些特殊要求for fusion

3.2 Semantics Network Details

1.使用什么网络进行提取semantics。2.如何训练这个网络。3.得到什么结果

3.3 Lidar Network Details

1.使用什么样的3D检测网络。2.如何配置（修改）网络。

4.Results

开头首先写个帽子：In this section ,we present … results on the KITTI datasets and compare to the literature.

4.1 Quantitative Analysis

1. 介绍KITTI数据集划分要求（easy Middle hard）

2.验证集：融合在哪些网络中，效果主观评价一下。

3.测试集：用数据说话，最后再夸一下自己的工作。

4.2 Quantitative Analysis

再次分析工作的带来的改进，不再是整体的分析，而是把改进点拿出来分析为什么提高了检测精度。

5.Ablation Studies

介绍如何开展消融实验，再次用数据证明，此处无需过多主观评价。

5.1 对于消融实验以及网络整体的一个反思

1.在实验中图像语义分割的质量会影响融合效果

2.反思并讨论有哪些可以改进的空间

6.Conclusion

简单概括工作