• 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/助教及时批改评优

  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温顾知新

支持花呗分期

  • 1: 三维点云线上交流会
  • 2: 助教分享--张俊杰.pdf
  • 第1章: Introduction and Basic Algorithms
  • 3: 【课件】PointCloudLecture1v3.0.pdf
  • 第1节: Course outline and prerequisite
  • 4: 【视频】introduction
  • 第2节: PCA and Kernel PCA
  • 5: 【视频】PCA
  • 6: 【视频】kernal PCA
  • 第3节: Smoothing, Filtering and Downsampling
  • 7: 【视频】surface normal and filters
  • 第4节: Project
  • 8-1: 【作业】第一章
  • 8-2: 【数据集】Modelnet40.txt
  • 9: 说明文档.pdf
  • 10: 第一章作业思路讲解--助教白馨玉.pdf
  • 11: 第一章优秀作业
  • 第2章: Nearest Neighbor Problem
  • 12: 【课件】Lecture2.pdf
  • 第1节: Binary Search Tree
  • 13: 【视频】Binary Search Tree
  • 第2节: KD-Tree
  • 14: 【视频】KD-tree
  • 第3节: Octree
  • 15: 【视频】OCtree
  • 第4节: homework:practice
  • 16: 【作业】第二章
  • 17: 第二章作业思路讲解--助教张俊杰.pdf
  • 18: 第二章优秀作业
  • 第3章: Clustering
  • 19: 【课件】PointCloudLecture3Clustering.pdf
  • 第1节: Math prerequisite
  • 20: 【视频】math prerequisite
  • 第2节: K-Means
  • 21: 【视频】K-means
  • 第3节: Gaussian Mixture Model (GMM)
  • 22: 【视频】GMM
  • 第4节: Expectation-Maximization (EM)
  • 23: 【视频】EM
  • 第5节: Spectral Clustering
  • 24: 【视频】Spectral Clustering
  • 第6节: homework:practice
  • 25: 【作业】第三章
  • 26: 第三章作业思路讲解--助教白馨玉.pdf
  • 27: 第三章优秀作业
  • 第4章: Model Fitting
  • 第1节: Lecture Slides
  • 28: 【课件】Lecture4V2.0.pdf
  • 第2节: Spectral Clustering
  • 29: 【视频】Spectral Clustering
  • 第3节: meanshift & dbscan
  • 30: 【视频】meansh & dbscan
  • 第4节: Robust Least Square
  • 31: 【视频】least_square
  • 第5节: Hough Transform
  • 32: 【视频】hough_transform
  • 第6节: RANSAC
  • 33: 【视频】ransac
  • 第7节: homework:practice
  • 34: 【作业】第四章
  • 35: 第四章作业思路讲解--助教张俊杰.pdf
  • 36: 第四章优秀作业
  • 第5章: Deep Learning on Point Cloud
  • 第1节: Lecture Slides
  • 37: 【课件】5DeepLearningwithPointClouds.pdf
  • 第2节: Introduction to Deep Learning
  • 38: 【视频】introduction to Deep learning
  • 第3节: PointNet & PointNet++
  • 39-1: 【视频】PointNet
  • 39-2: 【视频】PointNet++
  • 第4节: GCN
  • 40-1: 【课件】Lecture5-Supplementary.pdf
  • 40-2: 【视频】DGCNN
  • 40-3: 【视频】GCN
  • 第5节: Supplementary
  • 41: 【视频】some comments on deep learning
  • 第6节: homework:practice
  • 42-1: 【作业】第五章
  • 42-2: 【代码框架】framework.zip
  • 43: 第五章作业讲解--助教白馨玉.pdf
  • 44: 第五章优秀作业
  • 第6章: 3D Object Detection
  • 第1节: Lecture
  • 45: 【课件】PointCloudLecture6.pdf
  • 第2节: Introduction
  • 46: 【视频】introduction
  • 第3节: Image based object detection - RCNN, FastRCNN, FasterRCNN, SSD
  • 47: 【视频】Image based object detection
  • 第4节: VoxelNet, PointPillars
  • 48: 【视频】Voxelnet&Pointpillar
  • 第5节: PointRCNN
  • 49: 【视频】PointRCNN
  • 第6节: Image and Point Cloud fusion - Frustum PointNet, PointPainting
  • 50: 【视频】fusion
  • 第7节: homework:practice
  • 51: 【作业】第六章
  • 52: 第六章作业思路讲解--助教张俊杰.pdf
  • 第7章: 3D Feature Detection
  • 第1节: Lecture Slides
  • 53: 【课件】PointCloudLecture7.pdf
  • 第2节: Introduction & harris 2d
  • 54: 【视频】introduction & harris 2d
  • 第3节: harris 3d & 6d
  • 55: 【视频】harris 3d & 6d
  • 第4节: Intrinsic Shape Signatures (ISS)
  • 56: 【视频】ISS
  • 第5节: Deep learning 3D features - USIP
  • 57: 【视频】USIP
  • 第6节: SO-Net
  • 58: 【视频】SO-Net
  • 第7节: homework:practice
  • 59: 【作业】第七章
  • 60: 第7章作业讲解.pptx
  • 第8章: 3D Feature Description
  • 第1节: Lecture Slides
  • 61: 【课件】PointCloudLecture8.pdf
  • 第2节: PFH & FPFH
  • 62: 【视频】Classical method-PFH & FPFH
  • 第3节: SHOT
  • 63: 【视频】Classical method-SHOT
  • 第4节: 3DMatch & Perfect Match
  • 64: 【视频】3DMatch & Perfect Match
  • 第5节: PPFNet & PPF-FoldNet
  • 65: 【视频】PPFNet & PPF-FoldNet
  • 第6节: homework:practice
  • 66: 【作业】第八章
  • 第9章: Registration
  • 67: 【课件】PointCloudLecture9.pdf
  • 第1节: Lecture Slides
  • 68: 【视频】ICP part I
  • 第2节: Iterative Closest Point (ICP)
  • 69: 【视频】ICP part 2
  • 第3节: Normal Distribution Transform (NDT)
  • 70: 【视频】NDT
  • 第4节: Registration by RANSAC with feature detection, description, matching
  • 71: 【视频】RANSAC Registration
  • 第5节: homework:practice
  • 72: 【作业】第九章
  • 73: 第9章作业思路讲解-助教白馨玉.pptx
  • 74: 第九章作业分享-李佳鹏

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