• 学习时长

    10周/建议每周8个小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评分

  • 第1章: Introduction
  • 第1节: Course Outline
  • 任务1: 【课件】Point Cloud Lecture1.pdf
  • 第2节: Pre-requirement
  • 第3节: Smoothing, Outlier Removal, Surface Normal Estimation
  • 第4节: Downsampling
  • 第3章: Clustering
  • 第1节: Mean Shift
  • 第2节: K-Means
  • 第3节: Self-Organizing Map (SOM)
  • 第4节: Spectral clustering
  • 第5节: Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN)
  • 第6节: Agglomerative Hierarchical Clustering
  • 第7节: EM Clustering using GMM
  • 第6章: Object Detection
  • 第1节: Image-based Networks: RCNN, YOLO, SSD
  • 第2节: Point Cloud-based Network: VoxelNet, Frustum PointNet, PointRCNN
  • 第8章: ICP and Registration
  • 第1节: Iterative Closest Point
  • 第2节: Global Optimal ICP
  • 第3节: Deep Learning Based ICP: Deep Closest Point, PointNetLK, DeepICP, L3-Net

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