• 学习时长

    10周/建议每周8个小时

  • 答疑服务

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  • 作业批改

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支持花呗分期

  • 第3章: Clustering
  • 第1节: Math prerequisite
  • 第2节: K-Means
  • 第3节: Gaussian Mixture Model (GMM)
  • 第4节: Expectation-Maximization (EM)
  • 第5节: Spectral Clustering
  • 第4章: Model Fitting
  • 第1节: Spectral Clustering
  • 第2节: meanshift & dbscan
  • 第3节: Robust Least Square
  • 第4节: Hough Transform
  • 第5节: RANSAC
  • 第6章: 3D Object Detection
  • 第1节: Introduction
  • 第2节: Image based object detection - RCNN, FastRCNN, FasterRCNN, SSD
  • 第3节: VoxelNet, PointPillars
  • 第4节: PointRCNN
  • 第5节: Image and Point Cloud fusion - Frustum PointNet, PointPainting
  • 第7章: 3D Feature Detection
  • 第1节: Introduction & harris 2d
  • 第2节: harris 3d & 6d
  • 第3节: Intrinsic Shape Signatures (ISS)
  • 第4节: Deep learning 3D features - USIP
  • 第5节: SO-Net
  • 第9章: Registration
  • 第1节: Iterative Closest Point (ICP)
  • 第2节: Normal Distribution Transform (NDT)
  • 第3节: Registration by RANSAC with feature detection, description, matching

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