三維點(diǎn)云是最重要的三維數(shù)據(jù)表達(dá)方式之一,在三維重建、語(yǔ)義及實(shí)例分割、三維物體檢測(cè)等方向表達(dá)相關(guān)信息。點(diǎn)云學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等領(lǐng)域得到越來(lái)越多的廣泛應(yīng)用。(三維點(diǎn)云的一些應(yīng)用場(chǎng)景)但點(diǎn)云的一些特性也使它難以處理,首先,三維點(diǎn)云比圖像多了一個(gè)維度;其次,點(diǎn)云是不規(guī)則分布的,比圖像式的規(guī)則網(wǎng)格更難處理;然后,點(diǎn)云缺少了圖像中的紋理,導(dǎo)致在語(yǔ)義分析方面的困難;同時(shí),由于三維點(diǎn)云的應(yīng)用面非常廣,點(diǎn)云處理所涉及的算法也多種多樣,涵蓋了機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺(jué)的各個(gè)分支。這對(duì)學(xué)習(xí)技術(shù)有了很高的要求,但相關(guān)教材寥寥無(wú)幾,網(wǎng)上資料也比較零散,國(guó)內(nèi)外系統(tǒng)講解三維點(diǎn)云的課程更是屈指可數(shù)。基于此,深藍(lán)學(xué)院開(kāi)設(shè)了『三維點(diǎn)云處理』課程,希望通過(guò)這門課,大家能對(duì)一些經(jīng)典算法的理論有一些清晰的認(rèn)識(shí),自己能實(shí)現(xiàn)這些算法,而不是簡(jiǎn)單調(diào)用一個(gè)API而已。
自動(dòng)駕駛研究科學(xué)家
博士期間,師從電子與計(jì)算機(jī)系Ben M. Chen教授及計(jì)算機(jī)系Lee Gim Hee教授,主要研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器人。在CVPR , ICCV , ICRA , IROS 的頂級(jí)會(huì)議上以第一作者發(fā)表論文多篇。在2017, 2015年國(guó)際微小型無(wú)人機(jī)大賽中分別獲得冠軍、亞軍。
(本課程中文授課,點(diǎn)擊圖片查看大圖)
本門課程采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的教學(xué)方式,通過(guò)9個(gè)實(shí)踐項(xiàng)目,讓大家將課上所學(xué)知識(shí),即學(xué)即用,通過(guò)親自動(dòng)手實(shí)踐達(dá)到靈活掌握,融會(huì)貫通的效果。(左右滑動(dòng)查看更多實(shí)踐項(xiàng)目)
1. 對(duì)三維點(diǎn)云這一領(lǐng)域有全方位的認(rèn)知,了解三維感知的各種問(wèn)題及解決方案;
2. 深入理解各個(gè)經(jīng)典點(diǎn)云算法,比如octree,ICP,PointNet等,并且在真實(shí)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用這些算法;
3. 涉獵最前沿的感知(Perception)方向的深度學(xué)習(xí)算法,比如物體檢測(cè)、點(diǎn)云配準(zhǔn)、特征提取等,了解學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì);
4. 了解實(shí)際應(yīng)用中各種算法的優(yōu)勢(shì)及局限,對(duì)于具體問(wèn)題如何選擇合適的算法,以及如何修改算法應(yīng)對(duì)長(zhǎng)尾/邊緣問(wèn)題(longtail/edge cases)。1. 優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)圈子伙伴們大多是來(lái)自985、211及海外院校碩博,在這里大家一起學(xué)習(xí)、進(jìn)行討論與研究。獨(dú)一無(wú)二的優(yōu)質(zhì)圈子將是你未來(lái)學(xué)習(xí)與就業(yè)的寶貴資源。
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