這類方法是直接從輸入資料中生成3d檢測框。
該類方法的近幾年最經典的工作便是mv3d。mv3d先是在鳥瞰圖生成一系列的proposal，然後再將生成的proposals投影到點雲的前檢視和rgb影象中，在roi層面進行了不同視角的特徵融合。
該方法有以下幾個缺點和不足：
相比mv3d的bbox編碼方式（採用8個corner來編碼bbox）而言，這種編碼方式減少了編碼的維度（從24個維度減少成10個維度），同時也避免了角度**的模糊性
clocs採用的是後期融合的方式來融合點雲和的特徵。作者認為採用早期融合方式的乙個缺陷就是兩種模態之間的資訊並沒有對齊，此時若直接融合兩種模態的資訊，勢必會影響檢測器的效能。但是如果在後期基於roi進行融合的話，其對於原始資訊之間的互動卻又是最少的。因此問題的關鍵就在於，如何實現兩種模態資訊的充分互動。這裡作者提出了一種基於概率來引導融合的方式。作者在文章中提出了這樣的兩個假設：
乙個是幾何一致性，乙個是語義一致性。幾何一致性主要通過iou來刻畫，語義一致性則反映為只針對同類別的proposal進行相似度度量。
其pipeline如圖所示：
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