三维点云与自动驾驶技术深度解读

admin

打破复杂点云处理的谜团
对于那些正在探索自动驾驶系统奥秘的研究人员来说，如何有效掌握和应用三维点云技术是至关重要的。通过详细的案例分析与前沿理论探讨，这套课程将会揭开深度学习在点云处理器件中的神秘面纱，助您构建完整的知识点体系。

深入解析激光雷达技术及其应用场景
从基础原理到实际操作和数据采集，该系列涵盖了一系列教学视频和详细作业文件。通过观看《1-2激光雷达原理》、《1-3 激光雷达安装标定与同步》，以及《1-4 激光雷达数据采集》等内容，学员可以建立起对设备构造及使用方法的直观理解，并掌握实用的知识与技能。

理论结合实践，掌握核心技术

本课程中配套了大量作业文件《【三维点云第1章】作业.docx》以供练习巩固。为了帮助学员加深对抽象概念的认识，《睿慕课三维点云与深度学习课程资料》中的工具与案例，如RSView 3.1.6 for Ubuntu等软件包以及激光雷达操作规范文档，都极具参考价值，助您一窥前沿科技大门。

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资源文件列表：
│     │             
│     └─reference
│         apollo-modules-drivers-velodyne.zip
│         Fast segmentation of 3D point clouds A paradigm on LiDAR data for autonomous vehicle applications.pdf
│         基于激光雷达的运动补偿方法_庞正雅.pdf
│         
├─第5章点云配准与点云SLAM基础
│     5-5 SLAM图优化基础 .mp4
│     5.1-点云配准方法（上）.mp4
│     5.2-点云配准方法（下）.mp4
│     5.3-SLAM基础框架.mp4
│     5.4-帧间匹配与激光里程计.mp4
│     5.5-SLAM图优化基础.mp4
│     【三维点云第1~3章】作业参考.rar
│     【三维点云第5章】课件.pdf
│     
├─第6章点云识别与跟踪描述
│     6.1-点云关键点检测.mp4
│     6.2-点云常用特征描述（上）.mp4
│     6.3-点云常用特征描述（下）.mp4
│     【三维点云第6章】作业.pdf
│     【三维点云第6章】作业批改.rar
│     【三维点云第6章】课件.pdf
│     
├─第7章深度学习方法基础
│     7-1 深度学习介绍 .mp4
│     7-2 一种简单的人工神经网络 .mp4
│     7-3 深度学习网络结构(上）.mp4
│     7-4 深度学习网络结构(下）.mp4
│     7-5 深度学习网络训练优化 .mp4
│     7-6 点云处理的深度学习介绍 .mp4
│     【三维点云第7章】优秀作业.rar
│     【三维点云第7章】作业.pdf
│     【三维点云第7章】课件.pdf
│     
├─第8章基于深度学习的点云分类方法
│     8-1 点云分类网络设计基础（上） .mp4
│     8-2 点云分类网络设计基础（下） .mp4
│     8-3 Pointwise MLP：PointNet，PointNet++（上）.mp4
│     8-4 Pointwise MLP：PointNet，PointNet++（下）.mp4
│     【三维点云第8章】优秀作业v.rar
│     【三维点云第8章】作业.pdf
│     【三维点云第8章】课件.pdf
│     
└─第9章基于深度学习的点云分割方法
     9-1 点云分割网络设计基础.mp4
     9-2 Graph-based_KCNet.mp4
     9-3 Graph-based_DGCNN.mp4
     9-4 Data Indexing-based_SO-Net.mp4
     9-5 Convolution-based：pointCNN .mp4
     9-6 Convolution-based：KPConv.mp4
     【三维点云第9章】优秀作业
     【三维点云第9章】作业.pdf
     【三维点云第9章】课件.pdf
├─第10章基于深度学习的点云注册方法
│     10-1 点云注册网络设计基础（上）.mp4
│     10-2 点云注册网络设计基础（下）.mp4
│     10-3 Metric based：3DMatch .mp4
│     10-4 Metric based：3DFeatNet .mp4
│     10-5 Regression based：Deep Closest Point.mp4
│     【三维点云第10章】课件.pdf
│     
├─第11章基于深度学习的点云重识别与重定位
│     11-1 点云重识别和重定位方法.mp4
│     11-2 Point-to-Point：Flownet3D .mp4
│     11-3 Frame-to-Frame：Deep Closest Point.mp4
│     11-4 Frame-to-Frame：DeepVCP.mp4
│     11-5 Frame-to-Map：L3-Net .mp4
│     【三维点云第11章】优秀作业
│     【三维点云第11章】作业.pdf
│     【三维点云第11章】课件.pdf
│     
├─第12章基于深度学习的点云物体识别
│     12-1 Point cloud Object Detection（上）.mp4
│     12-2 Point cloud Object Detection（下）.mp4
│     12-3 3D Datasets .mp4
│     12-4 深度学习点云物体识别任务指标.mp4
│     12-5 点云物体识别网络梳理（上） .mp4
│     12-6 点云物体识别网络梳理（下） .mp4
│     【三维点云第12章】课件.pdf
│     
├─第13章基于深度学习的激光与视觉融合物体识别
│     13-1 点云图像融合物体识别基础（上）.mp4
│     13-2 点云图像融合物体识别基础（下）.mp4
│     13-3 视觉物体识别网络梳理.mp4
│     13-4 RCNN family：RCNN，Fast RCNN，Faster RCNN.mp4
│     13-5 RCNN family：Mask RCNN.mp4
│     13-6 YOLO family：YOLO，YOLOv2，YOLOv3.mp4
│     13-7 点云物体识别网络梳理.mp4
│     【三维点云第13章】课件.pdf
│     
├─第14章深度学习在激光SLAM中的应用
│     14-1 深度学习与激光SLAM的结合点.mp4
│     14-2 Deep Lidar Odometry（上）.mp4
│     14-3 Deep Lidar Odometry（下）.mp4
│     14-4 Deep Lidar Loop Closure Detection.mp4
│     【三维点云第14章】课件.pdf

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