2020年精品新课三维点云处理共8章

发布时间: 2020-08-18

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5.0分/4人

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课程介绍:

三维点云是最重要的三维数据表达方式之一。从技术角度看,SLAM、三维重建、机器人感知等领域,点云都是最简单且最普遍的表达方式:相对于图像,点云有其不可替代的优势-深度,也就是说三维点云直接提供了三维空间的数据,而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。从应用角度看,上至无人驾驶中的激光雷达,下至微软Kinect、iPhone FaceID以及各种各样的AR/VR应用,都需要基于点云的数据处理,比如物体检测、人脸识别、人体姿态估算等。

课程讲解三维点云的基础知识,并重点讲解当下基于深度学习的方法,涵盖点云分类、分割、目标检测等。


学习时长:10周,建议每周8个小时


课程目录:

配套资料(代码、讲义、数据)


第1章 Introduction and Basic Algorithms


第2章 Nearest Neighbor Problem


第3章 Clustering


NodeXL_1.0.1.151


第4章 Model Fitting


第5章 Deep Learning on Point Cloud


第6章 3D Object Detection


第7章 3D Feature Detection


第8章 3D Feature Description


(04)2020061107 人工智能

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