diff --git a/rfcs/Article/guide_to_use_sparse.md b/rfcs/Article/guide_to_use_sparse.md
new file mode 100755
index 000000000..1972deaa1
--- /dev/null
+++ b/rfcs/Article/guide_to_use_sparse.md
@@ -0,0 +1,522 @@
+# 稀疏计算的使用指南
+
+## 1. 稀疏格式介绍与 Paddle 支持的稀疏格式
+
+稀疏格式是一种用于表示稀疏（大部分元素为零）数据结构的方法。在计算机科学和工程领域，有几种常见的稀疏格式，包括：
+
+1. COO (Coordinate List)：COO格式使用三个数组来表示稀疏矩阵。第一个数组存储非零元素的值，第二个数组存储非零元素的行索引，第三个数组存储非零元素的列索引。
+2. DOK (Dictionary of Keys)：DOK格式使用字典来表示稀疏矩阵，其中键是元素的坐标，值是元素的值。
+3. LIL (List of Lists)：LIL格式使用嵌套列表来表示稀疏矩阵，其中外部列表代表行，内部列表代表每行的非零元素。
+4. CSR (Compressed Sparse Row)：CSR格式使用三个数组来表示稀疏矩阵。第一个数组存储非零元素的值，第二个数组存储每行的起始索引，第三个数组存储非零元素的列索引。
+5. CSC (Compressed Sparse Column)：CSC格式类似于CSR，但是以列为主的方式来存储数据。第一个数组存储非零元素的值，第二个数组存储每列的起始索引，第三个数组存储非零元素的行索引。
+6. DIA (Diagonal)：DIA格式是一种稀疏矩阵的存储格式，主要用于存储对角线上有值的稀疏矩阵。DIA格式使用两个数组来表示稀疏矩阵。第一个数组`data`存储非零元素的值，第二个数组`offsets`存储每个对角线的偏移量。
+
+这些格式各有优劣，选择取决于具体应用场景和算法需求。
+
+PaddlePaddle支持的主要稀疏格式包括：
+
+- COO格式（Coordinate Format）：此格式使用坐标来表示稀疏矩阵中的非零元素，包含三个数组：行坐标、列坐标和值数组。
+- CSR格式（Compressed Sparse Row）：此格式通过压缩稀疏矩阵的行来节省存储空间。它包含三个数组，即行指针信息、列坐标和值数组。
+
+具体内容将在下面详细解释。
+
+COO格式：
+
+![COO Matrix](images/coo.gif)
+
+> 图片来源：https://matteding.github.io/2019/04/25/sparse-matrices/
+
+COO格式存储三个数组：行坐标（Row）、列坐标（Column）以及值（Data）数组。使用Data数组中的元素的索引分别去访问Row数组和Column数组就可以得到该元素在原来矩阵中的位置。
+
+在`paddle.sparse`的COO实现中，使用了两个列表：
+
+- 二维列表`indices`，包含行坐标和列坐标；
+- 一维列表`values`，包含元素的值。
+
+使用paddle代码保存上面的稀疏矩阵：
+
+```python
+import paddle
+indices = [
+    [1, 3, 0, 2, 4], # 行坐标
+    [1, 4, 2, 3, 3]	 # 列坐标
+]
+values = [2, 5, 9, 1, 6] # 值
+shape = [6, 7]
+
+coo = paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, shape)
+print(coo)
+```
+
+输出如下：
+
+```
+Tensor(shape=[6, 7], dtype=paddle.int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, 
+       indices=[[1, 3, 0, 2, 4],
+                [1, 4, 2, 3, 3]], 
+       values=[2, 5, 9, 1, 4])
+```
+
+我们还可以将稀疏矩阵转换为稠密矩阵：
+
+```python
+dense_coo = coo.to_dense()
+print(dense_coo)
+```
+
+输出如下：
+
+```
+Tensor(shape=[6, 7], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
+       [[0, 0, 9, 0, 0, 0, 0],
+        [0, 2, 0, 0, 0, 0, 0],
+        [0, 0, 0, 1, 0, 0, 0],
+        [0, 0, 0, 0, 5, 0, 0],
+        [0, 0, 0, 4, 0, 0, 0],
+        [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
+```
+
+CSR格式：
+
+![](images/csr.gif)
+
+> 图片来源：https://matteding.github.io/2019/04/25/sparse-matrices/
+
+CSR格式也存储三个数组，分别是行指针信息（Index Pointers），列坐标（indices）以及值（Data）数组。
+
+* 行指针信息数组记录了每一行非零元素在列坐标数组和值数组中的位置。假设其中两个相邻的元素坐标分别是r和r+1，值分别为a和b，那么可以确定：
+
+  * 它们的差（b-a）是矩阵第r行中非零元素的个数。
+
+  * 若a不等于b，那么 indices[a: b]就是第r行中非零元素的列坐标、Data[a: b] 就是第r行中非零元素的值
+
+* 列坐标数组记录了非零元素的列坐标。
+* 值数组记录了非零元素的值
+
+在`paddle.sparse`的CSR实现中，我们也使用了三个列表：
+
+- 一维列表`crows`对应于行指针信息数组；
+- 一维列表`cols`对应于列坐标数组；
+- 一维列表`values`对应于值数组。
+
+使用paddle代码存储上述的稀疏矩阵：
+
+```python
+import paddle
+crows = [0, 2, 3, 3, 3, 6, 6, 7] # Index Pointers 
+cols = [0, 2, 2, 2, 3, 4, 3]		 # Indices
+values = [8, 2, 5, 7, 1, 2, 9]	 # Data
+shape = [7, 5]
+csr = paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows, cols, values, shape)
+print(csr)
+```
+
+输出结果如下：
+
+```
+Tensor(shape=[7, 5], dtype=paddle.int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, 
+       crows=[0, 2, 3, 3, 3, 6, 6, 7], 
+       cols=[0, 2, 2, 2, 3, 4, 3], 
+       values=[8, 2, 5, 7, 1, 2, 9])
+```
+
+获取对应的稠密矩阵：
+
+```python
+csr_dense = csr.to_dense()
+print(csr_dense)
+```
+
+输出结果：
+
+```
+Tensor(shape=[7, 5], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
+       [[8, 0, 2, 0, 0],
+        [0, 0, 5, 0, 0],
+        [0, 0, 0, 0, 0],
+        [0, 0, 0, 0, 0],
+        [0, 0, 7, 1, 2],
+        [0, 0, 0, 0, 0],
+        [0, 0, 0, 9, 0]])
+```
+
+## 2. Paddle 的稀疏调用体验与示例
+
+Paddle提供了与稠密计算高度一致的稀疏计算接口，易于上手。
+
+### 2.1 稀疏矩阵运算
+
+首先实现一个生成随机稀疏矩阵的函数：
+
+```python
+import paddle
+# 生成随机sparse tensor
+def random_sparse_tensor(shape, density, sparse_type='coo'):
+    dense_tensor = paddle.randn(shape)
+    dense_tensor = paddle.nn.functional.dropout(dense_tensor, p=density)
+    if sparse_type == 'coo':
+        sparse_tensor = dense_tensor.to_sparse_coo(sparse_dim=dense_tensor.ndim)
+    elif sparse_type == 'csr':
+        sparse_tensor = dense_tensor.to_sparse_csr()
+
+    return sparse_tensor
+```
+
+以下是一些简单的示例，演示如何使用稀疏张量进行矩阵运算：
+
+1. 矩阵加法
+
+```python
+import paddle
+paddle.device.set_device("cpu")
+sparse_x = random_sparse_tensor([3, 4], 0.5, 'csr')
+sparse_y = random_sparse_tensor([3, 4], 0.4, 'csr')
+print(sparse_x)
+print(sparse_y)
+sparse_z = paddle.sparse.add(sparse_x, sparse_y)
+print(sparse_z.to_dense())
+```
+
+输出：
+
+```
+Tensor(shape=[3, 4], dtype=paddle.float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True, 
+       crows=[0, 0, 3, 6], 
+       cols=[1, 2, 3, 1, 2, 3], 
+       values=[0.21740164, 0.96893728, 0.79132926, 0.70950478, 0.59227538,
+               0.75668865])
+Tensor(shape=[3, 4], dtype=paddle.float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True, 
+       crows=[0, 1, 2, 4], 
+       cols=[0, 3, 2, 3], 
+       values=[0.69969773, 0.12527600, 0.99580669, 0.29706103])
+Tensor(shape=[3, 4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
+       [[0.69969773, 0.        , 0.        , 0.        ],
+        [0.        , 0.21740164, 0.96893728, 0.91660523],
+        [0.        , 0.70950478, 1.58808208, 1.05374968]])
+```
+
+2. 矩阵乘法
+
+```python
+paddle.device.set_device("gpu")
+# 矩阵乘法
+sparse_x = random_sparse_tensor([3, 4], 0.5, 'csr')
+dense_y = paddle.randn([3, 4])
+result = paddle.sparse.matmul(sparse_x, dense_y.T)
+print(f'矩阵乘：{result}')
+
+paddle.device.set_device("cpu")
+# Element-wise 乘法
+sparse_x = random_sparse_tensor([3, 4], 0.5, 'csr')
+sparse_y = random_sparse_tensor([3, 4], 0.5, 'csr')
+result = paddle.sparse.multiply(sparse_x, sparse_y)
+print(f'逐元素乘：{result}')
+```
+
+输出：
+
+```
+矩阵乘：Tensor(shape=[3, 3], dtype=float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True,
+       [[-0.85299683,  0.20933953,  0.17083304],
+        [ 1.24665344,  0.10201306,  1.34720910],
+        [ 0.        ,  0.        ,  0.        ]])
+逐元素乘：Tensor(shape=[3, 4], dtype=paddle.float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True, 
+       crows=[0, 2, 5, 9], 
+       cols=[0, 1, 0, 2, 3, 0, 1, 2, 3], 
+       values=[0.        , 0.        , 0.        , 0.        , 0.18047522,
+               0.15013061, 0.46534759, 0.        , 0.        ])
+```
+
+### 2.2 稀疏组网类
+
+`paddle.sparse`库为我们提供了一系列精心设计的模块，包括稀疏版本的激活层、卷积层、池化层以及批量归一化层。借助这些强大且易用的组网模块，我们能够轻松构建并实现各种常见的稀疏模型。这无疑为处理稀疏数据的深度学习任务提供了极大的便利。
+
+使用`paddle.sparse`实现稀疏 3D ResNet也是很简单的事（只演示了一部分）：
+
+```python
+import paddle
+from paddle import sparse
+from paddle.sparse import nn # 替换from paddle import nn
+
+class SparseBasicBlock(paddle.nn.Layer):	# 继承的类还是原来的paddle.nn.Layer
+    expansion = 1
+
+    def __init__(
+            self,
+            in_channels,
+            out_channels,
+            stride=1,
+            downsample=None,
+    ):
+        super(SparseBasicBlock, self).__init__()
+
+        bias_attr = True
+        self.conv1 = conv3x3(
+            in_channels, out_channels, stride, bias_attr=bias_attr)
+        self.bn1 = nn.BatchNorm(out_channels, epsilon=1e-3, momentum=0.01)
+        self.relu = nn.ReLU()
+        self.conv2 = conv3x3(out_channels, out_channels, bias_attr=bias_attr)
+        self.bn2 = nn.BatchNorm(out_channels, epsilon=1e-3, momentum=0.01)
+        self.downsample = downsample
+        self.stride = stride
+
+    def forward(self, x):
+        identity = x
+
+        out = self.conv1(x)
+        out = self.bn1(out)
+        out = self.relu(out)
+
+        out = self.conv2(out)
+        out = self.bn2(out)
+
+        if self.downsample is not None:
+            identity = self.downsample(x)
+
+        out = sparse.add(out, identity)
+        out = self.relu(out)
+
+        return out
+```
+
+可见，ResNet 稀疏网络的代码和常规 ResNet 网络代码几乎没有差别。通过增加 import 路径替换，原网络代码基本都无需改动。通过 `from paddle.sparse import nn`，则可保持与原来的`nn.*`写法一致，更易于上手。
+
+## 3. Paddle 稀疏计算实战案例
+
+在本节中，我们将以3D点云CenterPoint模型为实例，进行深入探讨。
+
+### 3.1 CenterPoint简介
+
+CenterPoint是一个基于点云数据的3D目标检测与跟踪模型，主要应用于自动驾驶领域。
+
+CenterPoint是Anchor-Free的三维物体检测器，以点云作为输入，将三维物体在Bird-View下的中心点作为关键点，基于关键点检测的方式回归物体的尺寸、方向和速度。相比于Anchor-Based的三维物体检测器，CenterPoint不需要人为设定Anchor尺寸，面向物体尺寸多样不一的场景时其精度表现更高，且简易的模型设计使其在性能上也表现更加高效。
+
+CenterPoint的一些关键信息：
+
+- **两阶段检测追踪模型**: CenterPoint首先检测三维目标的中心点，并回归其检测框大小、方向和速度。然后，通过一个refinement模块进一步优化这些参数
+- **Center-based方法**: 与传统的box-based检测器不同，CenterPoint使用点表示目标，简化了三维目标检测任务，并保持了目标的旋转不变性
+- **追踪计算效率**: CenterPoint的追踪任务不需要额外的运动模型，如Kalman滤波，使得追踪计算时间可以忽略不计
+- **性能与速度**: 在nuScenes的3D检测和跟踪任务中，CenterPoint展现出优异的性能，但在边缘计算设备上可能无法达到实时计算的速度
+
+这些特点使得CenterPoint在自动驾驶系统中的3D目标检测与跟踪方面非常有用。它通过简化的方法提高了检测和追踪的效率，尽管在某些硬件上可能存在速度限制。
+
+Paddle3D实现的CenterPoint做了以下优化：
+
+- 对模型的前后处理做了性能优化。CenterPoint-Pillars在[nuScenes](https://www.nuscenes.org/nuscenes) val set上精度有50.97mAP，速度在Tesla V100上达到了50.28FPS。
+- 提供[KITTI数据集](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d)上的训练配置和Baseline。CenterPoint-Pillars在KITTI val set上精度达到64.75 mAP，速度在Tesla V100上达到了43.96FPS。
+
+跟原论文相比，Paddle3D实现的CenterPoint有以下差异：
+
+- 未提供第二个阶段的实现。在原论文中，作者还设计了第二个阶段来进一步精炼物体的位置、尺寸和方向，并在[Waymo数据集](https://waymo.com/open/)上做了验证。Paddle3D目前还未适配Waymo数据集，所以第二个阶段暂未实现。
+- 未提供在nuScenes数据集上将预测速度用于多目标跟踪的实现。
+
+### 3.2 CenterPoint实现
+
+使用paddle3d库实现centerpoint代码：
+
+首先导入必要的库：
+
+```python
+import paddle
+import paddle3d.models as models
+import paddle3d.models.voxelizers as voxelizers
+import paddle3d.models.voxel_encoders as voxel_encoders
+import paddle3d.models.middle_encoders as middle_encoders
+import paddle3d.models.backbones as backbones
+import paddle3d.models.necks as necks
+from paddle3d.datasets import NuscenesPCDataset
+import paddle3d.transforms as T
+```
+
+现在进行数据预处理：
+
+```python
+train_dataset = NuscenesPCDataset(
+    dataset_root='datasets/nuscenes/',
+    transforms=[
+        T.LoadPointCloud(dim=5,use_dim=4,use_time_lag=True,sweep_remove_radius=1),
+        T.SamplingDatabase(
+            min_num_points_in_box_per_class={  
+                'car': 5,  
+                'truck': 5,  
+                'bus': 5,  
+                'trailer': 5,  
+                'construction_vehicle': 5,  
+                'traffic_cone': 5,  
+                'barrier': 5,  
+                'motorcycle': 5,  
+                'bicycle': 5,  
+                'pedestrian': 5  
+            },
+            max_num_samples_per_class={  
+                'car': 2,  
+                'truck': 3,  
+                'construction_vehicle': 7,  
+                'bus': 4,  
+                'trailer': 6,  
+                'barrier': 2,  
+                'motorcycle': 6,  
+                'bicycle': 6,  
+                'pedestrian': 2,  
+                'traffic_cone': 2  
+            },
+            database_anno_path='datasets/nuscenes/gt_database_train_nsweeps10_withvelo/anno_info_train_nsweeps10_withvelo.pkl',
+            database_root='datasets/nuscenes/',
+            class_names=["car", "truck", "construction_vehicle", "bus", "trailer", "barrier", "motorcycle", "bicycle", "pedestrian", "traffic_cone"]
+        ),
+        T.RandomVerticalFlip(),
+        T.RandomHorizontalFlip(),
+        T.GlobalRotate(min_rot=-0.78539816, max_rot=0.78539816),
+        T.GlobalScale(min_scale=0.9,max_scale=1.1),
+        T.GlobalTranslate(translation_std=[0.5, 0.5, 0.5]),
+        T.ShufflePoint(),
+        T.FilterBBoxOutsideRange(point_cloud_range=[-54, -54, -5.0, 54, 54, 3.0]),
+        T.Gt2CenterPointTarget(
+            tasks=(  
+                {"num_class": 1,"class_names": ["car"]  },  
+                {"num_class": 2,"class_names": ["truck", "construction_vehicle"]  },  
+                {"num_class": 2,"class_names": ["bus", "trailer"]  },  
+                {"num_class": 1, "class_names": ["barrier"]  },  
+                {"num_class": 2, "class_names": ["motorcycle", "bicycle"]  },  
+                {"num_class": 2,"class_names": ["pedestrian", "traffic_cone"]  }  
+            ),
+            down_ratio=8,
+            point_cloud_range=[-54, -54, -5.0, 54, 54, 3.0],
+            voxel_size=[0.075, 0.075, 0.2],
+            gaussian_overlap= 0.1,
+            max_objs= 500,
+            min_radius= 2
+        )
+    ],
+    mode='train',
+    max_sweeps=10,
+    class_balanced_sampling=True,
+    class_names=["car", "truck", "construction_vehicle", "bus", "trailer", "barrier", "motorcycle", "bicycle", "pedestrian", "traffic_cone"]
+)
+```
+
+CenterPoint模型由多个部分组成，包括体素化器（voxelizer）、体素编码器（voxel_encoder）、中间编码器（middle_encoder）、主干网络（backbone）、颈部网络（neck）和检测头（bbox_head）。每个部分都有特定的参数来定义其行为和功能。
+
+CenterPoint模型定义：
+
+```python
+model = models.CenterPoint(
+    voxelizer=voxelizers.HardVoxelizer(point_cloud_range=[-54, -54, -5.0, 54, 54, 3.0], voxel_size=[0.075, 0.075, 0.2], 
+                                       max_num_points_in_voxel=10, max_num_voxels=[120000, 160000]),
+    voxel_encoder=voxel_encoders.VoxelMean(in_channels=5),
+  	# 使用稀疏3D ResNet作为middle_encoder
+    middle_encoder=middle_encoders.SparseResNet3D(in_channels=5, voxel_size=[0.075, 0.075, 0.2],
+                                                  point_cloud_range=[-54, -54, -5.0, 54, 54, 3.0]),
+    backbone=backbones.SecondBackbone(in_channels=256, out_channels=[128, 256],layer_nums=[5, 5], downsample_strides=[1, 2]),
+    neck=necks.SecondFPN(in_channels=[128, 256],out_channels=[256, 256],upsample_strides=[1, 2],use_conv_for_no_stride=True),
+    bbox_head=models.CenterHead(in_channels=512,tasks=[
+            {"num_class": 1, "class_names": ["car"] },  
+            {"num_class": 2,"class_names": ["truck", "construction_vehicle"]  },  
+            {"num_class": 2,"class_names": ["bus", "trailer"]  },  
+            {"num_class": 1, "class_names": ["barrier"] },  
+            {"num_class": 2,"class_names": ["motorcycle", "bicycle"]},  
+            {"num_class": 2,"class_names": ["pedestrian", "traffic_cone"] }  
+        ],
+        code_weights=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.2, 0.2, 1.0, 1.0],
+        common_heads={
+            'reg': [2, 2],
+            'height': [1, 2],
+            'dim': [3, 2],
+            'rot': [2, 2],
+            'vel': [2, 2]
+        }
+    ),
+    test_cfg={  
+            'post_center_limit_range': [-61.2, -61.2, -10.0, 61.2, 61.2, 10.0],  
+            'nms': {  
+                'nms_pre_max_size': 1000,  
+                'nms_post_max_size': 83,  
+                'nms_iou_threshold': 0.2  
+            },  
+            'score_threshold': 0.1,  
+            'point_cloud_range': [-54, -54, -5.0, 54, 54, 3.0],  
+            'down_ratio': 8,  
+            'voxel_size': [0.075, 0.075]  
+    }
+)
+```
+
+优化器使用的是OneCycleAdam，它结合了 `Adam` 优化器和 `OneCycle` 策略的优点。它的参数包括学习率、权重衰减、梯度裁剪等。
+
+还使用了学习率调度器：`OneCycleWarmupDecayLr` 是一种学习率调度策略，它在训练的开始阶段先增加学习率，然后再逐渐降低。
+
+定义优化器：
+
+```python
+lr_scheduler = OneCycleWarmupDecayLr(base_learning_rate=1e-4)
+optimizer = optimizers.OneCycleAdam(learning_rate=lr_scheduler,beta2=0.99,parameters=model.parameters() ,weight_decay=0.01,grad_clip=paddle.nn.ClipGradByGlobalNorm(clip_norm=35.0),beta1=OneCycleDecayWarmupMomentum(momentum_peak=0.95,momentum_trough=0.85,
+    step_ratio_peak=0.4))
+```
+
+准备开始训练，定义trainer：
+
+```python
+from paddle3d.apis import Trainer
+trainer = Trainer(
+    model=model,
+    optimizer=optimizer,
+    iters=6140,
+    epochs=20,
+    train_dataset=train_dataset,
+    dataloader_fn={
+        'batch_size': 4
+    } 
+)
+```
+
+开始训练：
+
+```python
+trainer.train()
+```
+
+开始训练后过程的一部分截图：
+
+![image-20240420160433923](images/image-20240420160433923.png)
+
+除了使用paddle3d的api来训练，还可以使用一行命令启动训练：
+
+```
+python tools/train.py --config configs/centerpoint/centerpoint_pillars_02voxel_nuscenes_10sweep.yml --save_dir ./output_nuscenes --num_workers 3 --save_interval 5
+```
+
+> 注意：
+>
+> * 在这里我们使用的数据集是NuScenes官方提供的mini数据集
+> * 代码中只使用了一张4090显卡训练，python命令训练的方式也是只使用了一张显卡。
+
+## 4. 总结
+
+本文详细介绍了稀疏计算在Paddle中的使用，主要包括以下几个方面:
+
+1. 稀疏格式介绍与Paddle支持的稀疏格式
+   - 介绍了常见的稀疏格式包括COO、DOK、LIL、CSR、CSC和DIA格式
+   - Paddle主要支持COO和CSR两种稀疏格式
+   - 分别给出了COO和CSR格式在Paddle中的使用示例
+
+2. Paddle的稀疏调用体验与示例
+   - 演示了如何使用Paddle的稀疏张量进行基本的矩阵运算
+   - 提供了稀疏3D ResNet网络的代码示例，说明与稠密网络代码的高度一致性
+
+3. 3D点云CenterPoint模型
+   - 介绍了CenterPoint模型在3D目标检测与跟踪任务中的应用场景
+   - 阐述了Paddle3D实现的CenterPoint模型相对于原论文的优化之处
+   - 给出了使用Paddle3D库实现CenterPoint的详细代码示例,包括数据预处理、模型定义、优化器设置和训练过程等
+
+总的来说，本文介绍了Paddle对稀疏计算的支持，为开发者使用Paddle开发稀疏算法应用提供了一些例子。同时，还以3D点云处理任务中的CenterPoint模型为例，展示了Paddle在实际任务中的应用。
+
+
+
+## 参考文献
+
+1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/188700729
+2. https://matteding.github.io/2019/04/25/sparse-matrices/
+3. https://xie.infoq.cn/article/41ebc9e8a53bf4ba5fa14acca
+4. https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D/blob/release/1.0/paddle3d/models/middle_encoders/sparse_resnet.py
+5. https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D/blob/develop/docs/models/centerpoint/README.md
+
diff --git a/rfcs/Article/images/coo.gif b/rfcs/Article/images/coo.gif
new file mode 100755
index 000000000..66c1cc00f
Binary files /dev/null and b/rfcs/Article/images/coo.gif differ
diff --git a/rfcs/Article/images/csr.gif b/rfcs/Article/images/csr.gif
new file mode 100755
index 000000000..a0c40d243
Binary files /dev/null and b/rfcs/Article/images/csr.gif differ
diff --git a/rfcs/Article/images/image-20240420160433923.png b/rfcs/Article/images/image-20240420160433923.png
new file mode 100644
index 000000000..41216e85e
Binary files /dev/null and b/rfcs/Article/images/image-20240420160433923.png differ