课程价格 :
¥1099.00
剩余名额
0
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学习时长
10周/建议每周8个小时
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答疑服务
专属微信答疑群/讲师助教均参与
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作业批改
每章节设计作业/助教及时批改评优
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课程有效期
一年/告别拖延,温故知新
- 1-1: 三维点云第九期开课仪式.pdf
- 1-2: 开课仪式-助教.pdf
- 2: 点云作业要求-于恩霖.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
- 8-3: 说明文档.pdf
- 8-4: 优秀说明文档.pdf
- 9: 【思路讲解】第一章-于恩霖
- 第2章: Nearest Neighbor Problem
- 10: 【课件】Lecture2.pdf
- 第1节: Binary Search Tree
- 11: 【视频】Binary Search Tree
- 第2节: KD-Tree
- 12: 【视频】KD-tree
- 第3节: Octree
- 13: 【视频】OCtree
- 第4节: homework:practice
- 14: 【作业】第二章
- 第3章: Clustering
- 15: 【课件】PointCloudLecture3Clustering.pdf
- 第1节: Math prerequisite
- 16: 【视频】math prerequisite
- 第2节: K-Means
- 17: 【视频】K-means
- 第3节: Gaussian Mixture Model (GMM)
- 18: 【视频】GMM
- 第4节: Expectation-Maximization (EM)
- 19: 【视频】EM
- 第5节: Spectral Clustering
- 20: 【视频】Spectral Clustering
- 第6节: homework:practice
- 21: 【作业】第三章
- 第4章: Model Fitting
- 第1节: Lecture Slides
- 第2节: Spectral Clustering
- 第3节: meanshift & dbscan
- 第4节: Robust Least Square
- 第5节: Hough Transform
- 第6节: RANSAC
- 第7节: homework:practice
- 第5章: Deep Learning on Point Cloud
- 第1节: Lecture Slides
- 第2节: Introduction to Deep Learning
- 第3节: PointNet & PointNet++
- 第4节: GCN
- 第5节: Supplementary
- 第6节: homework:practice
- 第6章: 3D Object Detection
- 第1节: Lecture
- 第2节: Introduction
- 第3节: Image based object detection - RCNN, FastRCNN, FasterRCNN, SSD
- 第4节: VoxelNet, PointPillars
- 第5节: PointRCNN
- 第6节: Image and Point Cloud fusion - Frustum PointNet, PointPainting
- 第7节: homework:practice
- 第7章: 3D Feature Detection
- 第1节: Lecture Slides
- 第2节: Introduction & harris 2d
- 第3节: harris 3d & 6d
- 第4节: Intrinsic Shape Signatures (ISS)
- 第5节: Deep learning 3D features - USIP
- 第6节: SO-Net
- 第7节: homework:practice
- 第8章: 3D Feature Description
- 第1节: Lecture Slides
- 第2节: PFH & FPFH
- 第3节: SHOT
- 第4节: 3DMatch & Perfect Match
- 第5节: PPFNet & PPF-FoldNet
- 第6节: homework:practice
- 第9章: Registration
- 第1节: Lecture Slides
- 第2节: Iterative Closest Point (ICP)
- 第3节: Normal Distribution Transform (NDT)
- 第4节: Registration by RANSAC with feature detection, description, matching
- 第5节: homework:practice