课程价格 :
¥999.00
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学习时长
10周/建议每周8个小时
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- 1-1:【视频】如何获得免费的GPU服务器资源
- 1-2:【文档】点云作业要求
- 1-3:三维点云十一期开课仪式
- 第1章: Introduction and Basic Algorithms
- 第1节: Introduction of 3D Point Cloud
- 2-1:【课件】PointCloudLecture1
- 2-2:【视频】本章知识点的实际应用
- 第2节: Course outline and prerequisite
- 3:【视频】introduction
- 第3节: PCA and Kernel PCA
- 4-1:【视频】PCA
- 4-2:【视频】kernal PCA
- 第4节: Surface normal on surface
- 5:【视频】surface normal and filters
- 第5节: Project
- 6-1:【数据集】Modelnet40
- 6-2:【作业】第一章
- 6-3:【资料】说明文档
- 6-4:【作业讲解】三维点云第一章作业讲解
- 第2章: Nearest Neighbor Problem
- 第1节: Nearest Neighbor (NN) Problem
- 7-1:【课件】Lecture2
- 7-2:【视频】本章知识点的实际应用
- 第2节: Binary Search Tree(BST)
- 8:【视频】Binary Search Tree
- 第3节: KD-Tree
- 9:【视频】KD-tree
- 第4节: Octree
- 10:【视频】OCtree
- 第5节: homework:practice
- 11-1:【作业】第二章
- 11-2:【作业讲解】第二节作业讲解
- 第3章: Clustering
- 第1节: Introduction Clustering
- 12-1:【课件】PointCloudLecture3Clustering
- 12-2:【视频】本章知识点的实际应用
- 第2节: Math prerequisite
- 13:【视频】math prerequisite
- 第3节: K-Means
- 14:【视频】K-means
- 第4节: Gaussian Mixture Model (GMM)
- 15:【视频】GMM
- 第5节: Expectation-Maximization (EM)
- 16:【视频】EM
- 第6节: Spectral Clustering
- 17:【视频】Spectral Clustering
- 第7节: homework:practice
- 18-1:【作业】第三章
- 18-2:【作业讲解】第三节作业讲解
- 第4章: Model Fitting
- 第1节: 为什么讲解这些知识点
- 19:【视频】本章知识点的实际应用
- 第2节: Lecture Slides
- 20:【课件】三维点云第四章课件
- 第3节: Spectral Clustering
- 21:【视频】Spectral Clustering
- 第4节: meanshift & dbscan
- 22:【视频】meansh & dbscan
- 第5节: Robust Least Square
- 23:【视频】least_square
- 第6节: Hough Transform
- 24:【视频】hough_transform
- 第7节: RANSAC
- 25:【视频】ransac
- 第8节: homework:practice
- 26-1:【作业】第四章
- 26-2:第四节作业讲解备注版.pdf
- 第5章: Deep Learning on Point Cloud
- 第1节: 为什么讲解这些知识点
- 27:【视频】本章知识点的实际应用
- 第2节: Lecture Slides
- 28:【课件】DeepLearningwithPointClouds.pdf
- 第3节: Introduction to Deep Learning
- 29:【视频】introduction to Deep learning
- 第4节: PointNet & PointNet++
- 30-1:【视频】PointNet
- 30-2:【视频】PointNet++
- 第5节: GCN
- 31-1:【课件】Lecture5-Supplementary.pdf
- 31-2:【视频】DGCNN
- 31-3:【视频】GCN
- 第6节: Supplementary
- 32:【视频】some comments on deep learning
- 第7节: homework:practice
- 33-1:【代码框架】framework
- 33-2:【作业】第五章
- 33-3:第五节作业讲解
- 第6章: 3D Object Detection
- 第1节: 为什么讲解这些知识点
- 34:【视频】本章知识点的实际应用
- 第2节: Introduction
- 35-1:【课件】Point Cloud Lecture 6
- 35-2:【视频】introduction
- 第3节: Image based object detection - RCNN, FastRCNN, FasterRCNN, SSD
- 36:【视频】Image based object detection
- 第4节: VoxelNet, PointPillars
- 37:【视频】Voxelnet&Pointpillar
- 第5节: PointRCNN
- 38:【视频】PointRCNN
- 第6节: Image and Point Cloud fusion - Frustum PointNet, PointPainting
- 39:【视频】fusion
- 第7节: homework:practice
- 40-1:【作业】第六章
- 40-2:第六节作业讲解
- 第7章: 3D Feature Detection
- 第1节: 为什么讲解这些知识点
- 41:【视频】L7&8 为什么要讲本章节知识点
- 第2节: Introduction & harris 2d
- 42-1:【课件】Point Cloud Lecture7
- 42-2:【视频】introduction & harris 2d
- 第3节: harris 3d & 6d
- 43:【视频】harris 3d & 6d
- 第4节: Intrinsic Shape Signatures (ISS)
- 44:【视频】ISS
- 第5节: Deep learning 3D features - USIP
- 45:【视频】USIP
- 第6节: SO-Net
- 46:【视频】SO-Net
- 第7节: homework:practice
- 47-1:【作业】第七章
- 47-2:第七节作业讲解
- 第8章: 3D Feature Description
- 第1节: PFH & FPFH
- 48-1:【课件】Point Cloud Lecture 8
- 48-2:【视频】Classical method-PFH & FPFH
- 第2节: SHOT
- 49:【视频】Classical method-SHOT
- 第3节: 3DMatch & Perfect Match
- 50:【视频】3DMatch & Perfect Match
- 第4节: PPFNet & PPF-FoldNet
- 51:【视频】PPFNet & PPF-FoldNet
- 第5节: homework:practice
- 52:【作业】第八章
- 第9章: Registration
- 第1节: 为什么讲解这些知识点
- 53:【视频】本章知识点的实际应用
- 第2节: Lecture Slides
- 54-1:【课件】Point Cloud Lecture9
- 54-2:【视频】ICP part I
- 第3节: Iterative Closest Point (ICP)
- 55:【视频】ICP part 2
- 第4节: Normal Distribution Transform (NDT)
- 56:【视频】NDT
- 第5节: Registration by RANSAC with feature detection, description, matching
- 57:【视频】RANSAC Registration
- 第6节: homework:practice
- 58:【作业】第九章
- 第10章: Project
- 第1节: Final Project
- 59:【作业】Final Project