• 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

*课程已报满,可预约下一期

  • 1-1:自动驾驶环境感知开课仪式
  • 1-2:自动驾驶环境感知助教分享1-Biscuits.pdf
  • 1-3:(助教整理)课程所需数据集.txt
  • 第1章: 环境感知介绍
  • 2:L1 课程介绍.pdf
  • 第1节: 这节课我们讲什么
  • 3:【视频】这节课我们讲什么
  • 第2节: 概念:自动驾驶与环境感知
  • 4-1:【视频】自动驾驶是什么
  • 4-2:【视频】环境感知系统都由哪些传感器组成
  • 4-3:【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
  • 5:【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
  • 6:【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
  • 7-1:【视频】这门课程讲什么,怎么讲
  • 7-2:【视频】这门课程你会收获到什么
  • 第2章: 2D感知算法
  • 8:【课件】基于相机的2D视觉感知.pdf
  • 第1节: 2D感知任务
  • 9:【视频】2D感知任务
  • 第2节: 数据库和基准测试
  • 10:【视频】数据库和基准测试
  • 第3节: 物体检测算法
  • 11-1:【视频】R-CNN & SSD & YOLO
  • 11-2:【视频】CenterNet算法原理
  • 11-3:【视频】FCOS & CornerNet
  • 11-4:【视频】CenterNet定性分析
  • 第4节: 物体跟踪算法
  • 12:【视频】物体跟踪算法
  • 第5节: 语义分割算法
  • 13:【视频】语义分割算法
  • 第6节: 作业
  • 14-1:L2 CenterNet实践说明.pdf
  • 14-2:【作业】第2章
  • 14-3:第二章实践代码 CenterNet-master.zip
  • 14-4:环境感知训练平台使用指南 V1.1.pdf
  • 15:预训练模型
  • 16-1:环境感知第二章作业思路讲解.pdf
  • 16-2:CenterNet网络细节梳理.pdf
  • 第3章: 3D感知算法
  • 17:【课件】3D视觉感知
  • 第1节: 基于单目的方法
  • 18:【视频】3D感知任务
  • 第2节: 基于单目的3D感知
  • 19:【视频】单目3D感知
  • 第3节: 基于双目的3D感知及PSMNet深度估计方法
  • 20:【视频】双目3D感知
  • 第4节: 多目3D感知
  • 21:【视频】多目3D感知
  • 第5节: 作业
  • 22:【说明】PSMNet实践说明.pdf
  • 23:【作业】第三章
  • 第4章: 激光雷达物体检测
  • 24:【课件】L4 激光雷达物体检测
  • 第1节: 基本概念
  • 25:【视频】基本概念
  • 第2节: 点云数据库
  • 26:【视频】点云数据库
  • 第3节: 基于点视图的物体检测
  • 27:【视频】基于点视图的物体检测
  • 第4节: 基于俯视图的物体检测
  • 28:【视频】基于俯视图的物体检测
  • 第5节: 基于前视图的物体检测
  • 29:【视频】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
  • 30-1:【视频】为什么需要多视图融合
  • 30-2: 【视频】基于俯视图与点视图融合的3D物体检测
  • 30-3:【视频】基于俯视图与前视图融合的3D物体检测
  • 第7节: 总结
  • 31:【视频】 总结
  • 第8节: 作业
  • 32-1:【作业】第4章
  • 32-2:第四章实践代码- OpenPCDet-master.
  • 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
理由三:理论结合实践,扎实所学
项目一
基于CenterNet的车辆和行人检测
项目二
基于PSMNet的双目深度估计
项目三
基于PointPillar的3D物体检测
项目四
基于RandLA-Net的点云语义分割
项目五
FMCW雷达数据模拟以及运动目标解析
项目六
底层数据的可视化和分析

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