• 学习时长

    8周/建议每周至少10小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    课程配有作业/助教1V1讲评

  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温故知新

课程价格: 999.00

支持花呗分期

  • 1: 自动驾驶环境感知第二期开课仪式
  • 2-1: 自动驾驶环境感知第二期助教分享1)-Biscuits
  • 2-2: 环境感知课程学习经验分享2) - Biscuits
  • 3: 环境感知第二期经验建议分享-助教xiaofeng
  • 4: 环境感知训练平台使用指南 V1.1.
  • 第1章: 环境感知介绍
  • 5: 【课件】L1 课程介绍.pdf
  • 第1节: 这节课我们讲什么
  • 免费 6: 【视频】这节课我们讲什么
  • 第2节: 概念:自动驾驶与环境感知
  • 免费 7-1: 【视频】自动驾驶是什么
  • 7-2: 【视频】环境感知系统都由哪些传感器组成
  • 7-3: 【视频】激光雷达与毫米波雷达必有一战
  • 第3节: 技术:传感器感知算法
  • 8: 【视频】深度学习算法是否一统江湖了
  • 第4节: 行业:感知系统案例
  • 9: 【视频】3种典型的环境感知方案
  • 第5节: 课程:传感器+算法+实践
  • 10-1: 【视频】这门课程讲什么,怎么讲
  • 10-2: 【视频】这门课程你会收获到什么
  • 第2章: 2D感知算法
  • 11: 【课件】基于相机的2D视觉感知.pdf
  • 第1节: 2D感知任务
  • 12: 【视频】2D感知任务
  • 第2节: 数据库和基准测试
  • 13: 【视频】数据库和基准测试
  • 第3节: 物体检测算法
  • 14-1: 【视频】R-CNN & SSD & YOLO
  • 14-2: 【视频】CenterNet算法原理
  • 14-3: 【视频】FCOS & CornerNet
  • 14-4: 【视频】CenterNet定性分析
  • 第4节: 物体跟踪算法
  • 15: 【视频】物体跟踪算法
  • 第5节: 语义分割算法
  • 16: 【视频】语义分割算法
  • 第6节: 作业
  • 17-1: L2 CenterNet实践说明.pdf
  • 17-2: 【作业】第2章
  • 17-3: 第二章实践代码 CenterNet-master.zip
  • 17-4: 【平台】环境感知训练平台使用指南 V1.1.pdf
  • 第3章: 3D感知算法
  • 第1节: 基于单目的方法
  • 第2节: 基于双目或多目的方法
  • 第3节: 实践:基于PSMNet的双目深度估计
  • 第4节: 多目3D感知
  • 第5节: 作业
  • 第4章: 激光雷达物体检测
  • 第1节: 基本概念
  • 第2节: 点云数据库
  • 第3节: 基于点视图的物体检测
  • 第4节: 基于俯视图的物体检测
  • 第5节: 基于前视图的物体检测
  • 第6节: 基于多视图融合的物体检测
  • 第7节: 作业
  • 第5章: 激光雷达语义分割
  • 第1节: 基本概念
  • 第2节: 数据库和性能指标
  • 第3节: 基于点云的语义分割
  • 第4节: 基于点云的实例分割
  • 第5节: 基于点云的全景分割
  • 第6节: 作业

未注册验证后自动登录,注册/登录则视为同意

《服务协议》《隐私协议》

请完善资料,让我们更好的为您服务!

+86  (手机号已绑定)

未注册验证后自动登录,注册/登录则视为同意

《服务协议》《隐私协议》

请选择自己感兴趣的领域

智能语音

三维视觉

计算机视觉

移动机器人

推荐系统

工业机器人

知识图谱

深度学习

自然语言处理