现有的目标检测器主要融合激光雷达和相机，通常提供丰富和冗余的视觉信息
利用最先进的成像雷达，其分辨率比RadarNet和LiRaNet中使用的分辨率要细得多，提出了一种有效的深度后期融合方法来结合雷达和激光雷达信号。
MVDNet本质是将雷达强度图与激光雷达点云深度融合，以利用它们的互补能力。
1.提出了一种深度后期融合检测器MVDNet，可以有效地利用激光雷达和雷达的互补优势。
2.在雾天条件下引入了一个具有细粒度激光雷达和雷达点云的标记数据集。（同步ORR数据集中雷达和激光雷达，扫描频率不同）
ORR:radar scans at a step of 0.9 every 0.25 s and lidar at a step of 0.33 every 0.05 s.
对于一个radar，收集连续N=5帧的lidar，从这5帧lidar中，选择属于
精度对比（BEV）