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Multi-FEAT使用圆柱投影模型将2D（相机）-3D（LiDAR）校准问题转换为2D-2D校准问题，并利用各种LiDAR特征信息来补充稀疏的LiDAR点云边界。

本文可谓是大道至简，利用语义特征代替边缘特征进行相机和激光雷达联合标定，并且将非线性优化的方法应用于离散采样得到的目标函数，利用线性搜索加回溯的方法缓解了局部最优解的情况。

从概率的角度看损失函数，之后讲解了如何用最大似然原理构造一个损失函数，最后说明了交叉熵损失函数和最大似然的关系。

本文介绍了一种用于自动驾驶中相机和激光雷达在线联合标定的方法，是在线联合标定的开山之作。利用假设点云深度不连续与图像边缘对齐提出的方法得到了较好的效果。

对于浅层神经网络的可视化理解，对神经网络的初步理解。