• 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

*课程已报满,可预约下一期

  • 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

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