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  • 01背景介绍计算机视觉的最终体现是三维视觉,而三维视觉的表达方式则是点云点云处理在整个三维视觉领域占有非常重要的地位,几乎涉及到所有相关领域,例如自动驾驶感知定位、SLAM、三维场景重建...

    01

    背景介绍

    计算机视觉的最终体现是三维视觉,而三维视觉的表达方式则是点云,点云处理在整个三维视觉领域占有非常重要的地位,几乎涉及到所有相关领域,例如自动驾驶感知定位、SLAM、三维场景重建、AR/VR、SFM、姿态估计、三维识别、结构光、立体视觉、三维测量、视觉引导等。近年来,无论是学术界还是工业界,开始逐渐将注意力转移到点云工作上,与之相关的应用呈爆发趋势,对应岗位更是需远大于供,随之而来的则是企业不惜重金招聘点云处理相关算法工程人员,下面是某招聘网站对点云处理算法人员的要求和待遇:

    然而,国内外几乎没有完整的点云处理相关课程,网上的资料更是寥寥无几,许多初学者由于找不到方法和资料,又无人指导,一系列踩坑后,不得不放弃学习,与高薪职位擦肩而过,实属可惜。为此,3D视觉工坊推出了《国内首个面向工业级实战的点云处理课程》,课程由两位在学术界和工业界都具有丰富经验的博士教授,保姆级教学,无论是小白抑或是一线算法工程人员,都能从中受益。

    02

    课程大纲

    03

    讲师介绍

    肖勇,密歇根大学博士, 资深算法工程师。主要从事无人车地图和定位算法研发,先后参与Lyft、百度无人车项目开发,在点云处理领域具有丰富的实战和工程落地经验。

    李子宽,南京航空航天大学博士,主要从事激光雷达数据处理与应用研究。国家奖学金获得者,多篇成果物被SCI、EI数据库收录。

    04

    课程亮点

    1. 国内首个面向工业级点云处理课程;

    2. 授课讲师在学术界和工业界具有丰富的理论研究和工程落地经验;

    3. 算法理论和实践相结合,保姆级教学,讲师数年经验倾情奉献,数据、代码开源帮助学员更好地理解每一个细节,能够真正将所学应用到实际项目中;

    4. 教授结束后布置练习项目,答疑群内,讲师面对面和学员一起交流遇到的难题;

    5. 优质的学习圈子,可以和国内外高校学子一起讨论学习,你踩过的坑他们大概率踩过;

    05

    面向人群

    1. 具有一定的C++基础,熟悉PCL库;

    2. 对线性代数、概率论、优化算法有一定的基础;

    3. 有志从事点云处理、三维感知相关工作的本科生、硕士生、博士生;

    4. 需要进阶的一线算法工程人员;

    06

    学后收获

    1. 对点云处理的各个模块算法理论有较深的理解;

    2. 能够使用PCL库完成相关功能实现,真正搭建一套完整的三维点云处理工程;

    3. 面向工业级实现,所学内容对标相关岗位要求;

    07

    开课时间

    2021年7月11日正式开课,历时三个月,每两周更新一次,详细授课时间以学习群内公告为主。

    点击购买与咨询

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  • 前言终于,工坊参与开发的几门课程已全部上线,涉及点云处理、三维重建、视觉SLAM、激光SLAM、自动驾驶多传感器融合感知等内容。授课老师均为一线工程算法人员和国内外高校博士,拥有丰富的理论...

    前言

    终于,工坊参与开发的几门课程已全部上线,涉及点云处理、三维重建、视觉SLAM、激光SLAM、自动驾驶多传感器融合感知等内容。授课老师均为一线工程算法人员和国内外高校博士,拥有丰富的理论和实践工程经验。学习群内部讨论更是技术氛围浓厚,对领域常见的难点、细节逐一剖析,理论结合实践,源码和数据开源,助力学员实现工业级应用。下面是日常学习群内部的交流:

    这里也送大家一张课程优惠券,切记学习勿要单打独斗,你踩过的坑,讲师和学员也大概率踩过!充分交流才能更有效地进步~

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    三维重建

    课程链接视觉三维重建的关键技术及实现


    多传感器数据标定融合

    课程链接国内首个面向自动驾驶领域的多传感器数据融合系统课程


    点云处理

    课程链接:国内首个面向工业级实战的点云处理课程


    激光SLAM

    课程链接彻底搞懂基于LOAM框架的3D激光SLAM: 源码剖析到算法优化

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  • 背景介绍3D检测用于获取物体在三维空间中的位置和类别信息,主要基于点云、双目、单目和多模态数据等方式。其中,点云数据由于具有较为丰富的几何信息,相比于其它单模态数据更为稳定,基于激光雷达点...

    背景介绍

    3D检测用于获取物体在三维空间中的位置和类别信息,主要基于点云、双目、单目和多模态数据等方式。其中,点云数据由于具有较为丰富的几何信息,相比于其它单模态数据更为稳定,基于激光雷达点云数据的3D目标检测技术被越来越多地应用在自动驾驶、移动机器人中。随着AI技术的大规模落地,图森、百度、滴滴、Waymo、华为、纵目科技、智加科技、Momenta、赢彻科技、小鹏、蔚来、魔视智能等公司开始逐渐落地自己的L2~L4等级的辅助/自动驾驶产品,3D检测作为自动驾驶中的核心技术,在空间感知上优于2D任务,两者的融合能进一步提高产品的性能,因此无论是在学术界或工业界都备受关注。近年来,CVPR、ECCV、ICCV等计算机视觉顶会开始逐渐增加相关工作的录用率,工业界也相继推出了一系列兼顾准确率和速度的算法,未来实属可期!

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    然而,由于三维点云数据的处理较为复杂,完整的结构设计和落地较为困难,符合企业要求的相关人才少之又少,许多自动驾驶公司不息重金求贤,希望能将相关技术落地到产品中抢占市场,以下是某招聘网站对相关岗位的要求和待遇:

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    如何入门学习

    然而由于门槛较高,无论是高校还是企业,针对3D检测领域的相关课程少之又少,许多童鞋不得不反复阅读英文文献和复杂的开源代码,从3D数据处理、网络的搭建、loss的设计优化等模块逐一踩坑,学习效率得不到保证,而且自身理解和真实情况往往有一定偏差。许多对该领域感兴趣的童鞋无从下手,而这也正是工坊推出该课程的初衷,希望通过讲师的一些工程项目经验帮助大家进入喜欢的行业。

    课程大纲

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    本课程将系统以3D点云深度学习为主,对Point-based和Voxel-based系列的3D目标检测网络架构进行系统剖析和代码梳理,助力各位同学在点云深度学习更快的入门和更深的理解。

    讲师介绍

    讲师王汐,北京理工大学自动化专业博士,曾在多家自动驾驶公司就职,有丰富的自动驾驶感知经验,精通主流视觉感知及点云三维感知方法,落地多个产品功能模块。

    课程亮点

    1、深入浅出,循序渐进,从理论到实战逐个攻破;

    2、讲师数年工程经验倾情奉献,数据、源码开源帮助学员更好地理解每一个细节;

    3、优质的学习圈子,专属的交流群,可以和来自上海交大、南京大学、华中科技大学、西北工业大学等高校学子一起讨论学习,你踩过的坑他们大概率踩过;

    4、真正能面向工业落地的内容分享;

    学后收获

    1、对基于点云数据的3D检测网络体系有较深的理解,能够熟练掌握点云数据的处理方式;

    2、能够掌握基于点云单模态数据的3D检测算法原理与多模态融合方案的算法原理;

    3、熟练掌握各类3D检测网络的源码实现,能够自己搭起一套工程;

    4、能够真正对接企业级融合算法工程师的技术栈要求;

    面向对象

    1、主要面向自动驾驶领域相关的在读本科生、硕士、博士,以及正在工作岗位上上的一线工程算法人员,也欢迎想要转入该领域的其它方向的童鞋。

    2、需要有一定的计算机视觉和深度学习相关基础知识,熟悉C++、Python编程;

    3、对自动驾驶领域拥有浓厚的兴趣和信心;

    课程咨询与购买

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  • 01背景介绍计算机视觉的最终体现是三维视觉,而三维视觉的表达方式则是点云点云处理在整个三维视觉领域占有非常重要的地位,几乎涉及到所有相关领域,例如自动驾驶感知定位、SLAM、三维场景重建...

    01

    背景介绍

    计算机视觉的最终体现是三维视觉,而三维视觉的表达方式则是点云,点云处理在整个三维视觉领域占有非常重要的地位,几乎涉及到所有相关领域,例如自动驾驶感知定位、SLAM、三维场景重建、AR/VR、SFM、姿态估计、三维识别、结构光、立体视觉、三维测量、视觉引导等。近年来,无论是学术界还是工业界,开始逐渐将注意力转移到点云工作上,与之相关的应用呈爆发趋势,对应岗位更是需远大于供,随之而来的则是企业不惜重金招聘点云处理相关算法工程人员,下面是某招聘网站对点云处理算法人员的要求和待遇:

    然而,国内外几乎没有完整的点云处理相关课程,网上的资料更是寥寥无几,许多初学者由于找不到方法和资料,又无人指导,一系列踩坑后,不得不放弃学习,与高薪职位擦肩而过,实属可惜。为此,3D视觉工坊推出了《国内首个面向工业级实战的点云处理课程》,课程由两位在学术界和工业界都具有丰富经验的博士教授,保姆级教学,无论是小白抑或是一线算法工程人员,都能从中受益。

    02

    课程大纲

    03

    讲师介绍

    肖勇,密歇根大学博士, 资深算法工程师。主要从事无人车地图和定位算法研发,先后参与Lyft、百度无人车项目开发,在点云处理领域具有丰富的实战和工程落地经验。

    李子宽,南京航空航天大学博士,主要从事激光雷达数据处理与应用研究。国家奖学金获得者,多篇成果物被SCI、EI数据库收录。

    04

    课程亮点

    1. 国内首个面向工业级点云处理课程;

    2. 授课讲师在学术界和工业界具有丰富的理论研究和工程落地经验;

    3. 算法理论和实践相结合,保姆级教学,讲师数年经验倾情奉献,数据、代码开源帮助学员更好地理解每一个细节,能够真正将所学应用到实际项目中;

    4. 教授结束后布置练习项目,答疑群内,讲师面对面和学员一起交流遇到的难题;

    5. 优质的学习圈子,可以和国内外高校学子一起讨论学习,你踩过的坑他们大概率踩过;

    05

    面向人群

    1. 具有一定的C++基础,熟悉PCL库;

    2. 对线性代数、概率论、优化算法有一定的基础;

    3. 有志从事点云处理、三维感知相关工作的本科生、硕士生、博士生;

    4. 需要进阶的一线算法工程人员;

    06

    学后收获

    1. 对点云处理的各个模块算法理论有较深的理解;

    2. 能够使用PCL库完成相关功能实现,真正搭建一套完整的三维点云处理工程;

    3. 面向工业级实现,所学内容对标相关岗位要求;

    07

    开课时间

    2021年7月11日正式开课,历时三个月,每两周更新一次,详细授课时间以学习群内公告为主。

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  • 本文是阅读了2020年3月份发布的论文3D Point Cloud Processing and Learning for Autonomous Driving 的总结,可能有不对的地方希望能够谅解。 论文链接 一、背景及现状 自动驾驶早在2009年开始...(L2到L3是一转变点
  • 计算机视觉的最终体现是三维视觉,而三维视觉的表达方式则是点云点云处理在整个三维视觉领域占有非常重要的地位,几乎涉及到所有相关领域,例如自动驾驶感知定位、SLAM、三维场景重建、AR/VR...
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  • 感谢大家一如既往的支持,3D视觉工坊的视频教程内容越挖越深,几乎涵盖了所有3D视觉细分子领域。截止到目前,工坊已推出了面向自动驾驶领域的多传感器数据融合教程、视觉三维重建教程、点云处理教程...
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  • 地表点云聚分割的原理 作者先把激光雷达扫面的数据投影到一2D的深度图上(与LeGO-LOAM的 Range Map 一样),深度图的长/横向是激光雷达单条 scan 扫描的点云,深度图的高/纵向是激光雷达的线束。需要注意的是,...
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  • 随着AI技术的大规模落地,国内外资本对AI视觉兴趣只增不减,自动驾驶、工业视觉、AR/VR、测量测绘、移动机器人等领域涌现了大量独角兽公司,相关产品更是受到重点关注。自动驾驶是一技术输出...
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  • 前言本文介绍了一新的研究方向,之前提到过新的研究方向容易出论文,对于尚在纠结方向的读者,可以去了解一下。转载自AI科技评论论文地址: https://arxiv.org/pdf/211...

空空如也

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国内首个面向工业级实战类的点云处理课程