mvxnet在mmdetection3d框架中复现代码精度很差怎么回事

如果在使用MMDetection3D框架复现MVX-Net模型时出现精度很差的情况，可能是由于以下几个原因：

1. 数据预处理问题：MVX-Net模型对输入点云数据的预处理方式较为特殊，需要将点云数据投影到多个球形坐标系上，然后对每个坐标系上的点进行特征提取。如果在数据预处理过程中存在问题，可能会导致模型输入的特征不准确，从而影响模型的精度。

2. 超参数设置问题：MVX-Net模型具有较多的超参数，包括网络结构、学习率、优化器等，如果超参数设置不当，可能会导致模型无法充分学习数据的特征，从而影响模型的精度。

3. 训练数据集问题：MVX-Net模型是在KITTI数据集上进行训练的，如果使用的训练数据集与KITTI数据集存在差异，可能会导致模型无法在新的数据集上表现良好。

针对以上问题，可以尝试以下解决方法：

1. 检查数据预处理过程，确保实现与原论文一致，或者重新实现预处理过程。

2. 重新设置超参数，可以参考原论文中的设置或者进行调参。

3. 尝试使用KITTI数据集进行训练，或者使用与KITTI数据集类似的数据集进行训练。

最后，如果以上方法都不能解决精度问题，可以针对具体情况进行调试，逐步排查问题原因。同时，也可以参考其他复现MVX-Net模型的代码，对比分析差异之处，找到问题所在。