• 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,温故知新

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原价: ¥1099.00

  • 第1章: Introduction and Basic Algorithms
  • 第1节: 为什么讲解这些知识点
  • 第2节: Course outline and prerequisite
  • 第3节: PCA and Kernel PCA
  • 第4节: Smoothing, Filtering and Downsampling
  • 第5节: Project
  • 第3章: Clustering
  • 第1节: 为什么讲解这些知识点
  • 第2节: Math prerequisite
  • 第3节: K-Means
  • 第4节: Gaussian Mixture Model (GMM)
  • 第5节: Expectation-Maximization (EM)
  • 第6节: Spectral Clustering
  • 第7节: homework:practice
  • 第4章: Model Fitting
  • 第1节: 为什么讲解这些知识点
  • 第2节: Lecture Slides
  • 第3节: Spectral Clustering
  • 第4节: meanshift & dbscan
  • 第5节: Robust Least Square
  • 第6节: Hough Transform
  • 第7节: RANSAC
  • 第8节: homework:practice
  • 第5章: Deep Learning on Point Cloud
  • 第1节: 为什么讲解这些知识点
  • 第2节: Lecture Slides
  • 第3节: Introduction to Deep Learning
  • 第4节: PointNet & PointNet++
  • 第5节: GCN
  • 第6节: Supplementary
  • 第7节: homework:practice
  • 第6章: 3D Object Detection
  • 第1节: 为什么讲解这些知识点
  • 第2节: Lecture
  • 第3节: Introduction
  • 第4节: Image based object detection - RCNN, FastRCNN, FasterRCNN, SSD
  • 第5节: VoxelNet, PointPillars
  • 第6节: PointRCNN
  • 第7节: Image and Point Cloud fusion - Frustum PointNet, PointPainting
  • 第8节: homework:practice
  • 第7章: 3D Feature Detection
  • 第1节: 为什么讲解这些知识点
  • 第2节: Lecture Slides
  • 第3节: Introduction & harris 2d
  • 第4节: harris 3d & 6d
  • 第5节: Intrinsic Shape Signatures (ISS)
  • 第6节: Deep learning 3D features - USIP
  • 第7节: SO-Net
  • 第8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: 为什么讲解这些知识点
  • 第2节: Lecture Slides
  • 第3节: Iterative Closest Point (ICP)
  • 第4节: Normal Distribution Transform (NDT)
  • 第5节: Registration by RANSAC with feature detection, description, matching
  • 第6节: homework:practice

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