九章算法-自动驾驶 第16期|2023版|独家资源

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自动驾驶 第16期
手把手带你完成3个工业级项目,6周完成简历镀金

第一章【视频】自动驾驶项目公开课

· 自动驾驶项目课介绍

1. 什么是自动驾驶?为什么要学自动驾驶?学了能干什么?

2. 自动驾驶项目课如何写进简历

3. 项目优势与规划

· 三大项目知识点、要点预览

1. 车辆可行驶空间检测项目

2. 车辆二维追踪项目

3. 车辆三维检测项目

· Q&A

第二章【互动】可行驶空间项目概览

· 可行驶空间问题介绍

o 什么是可行驶空间问题

o 可行驶空间问题的难点、痛点

o 如何进行合格的可行驶空间建模

· 可行驶空间数据集介绍

o 常见数据集有哪些

o 可行驶空间数据集如何组成

o 关键数据具体含义介绍

o 可行驶空间可视化

第三章【互动】自动驾驶场景下的图像数据增强

· 什么是数据增强,解决了什么问题?

· 数据增强的种类?

· 有哪些数据增强方法是自动驾驶场景需要的

· 图像数据增强后结果可视化

第四章【互动】可行驶空间问题解决方案

· 自动驾驶项目解决问题的思路与侧重点

o 准备合格的数据

o 合理的网络设置

o 合理的优化选择

· Pytorch框架下dataloader的介绍

o 什么是dataloader/dataset

o 如何使用dataloader

第五章【互动】可行驶空间数据处理

· 可行驶空间项目Dataloader的实现

o 如何在dataloader下加载数据并进行有效数据处理

o 数据验证

§ 可视化dataloader产生的图像数据与车辆真值物体框

§ 验证道路可行驶空间信息的正确性

· 基于dataloader的数据增强

o 基于图像的数据增强:Transform方法

o 如何基于数据增强方案编辑对应真值

o 数据增强的代码实现

第六章【互动】卷积神经网络初探

· 卷积神经网络介绍

o 什么是卷积神经网络

o 卷积神经网络基本模块

o 卷积神经网络的应用

· 代码搭建卷积神经网络

第七章【视频】本周重难点答疑串讲

本周重难点答疑串讲

第八章【互动】可行驶空间项目模型构造(一)

· 可行驶空间模型介绍

o 如何对可行驶空间提取特征

o 如何进行特征级联

o 如何计算损失并优化模型

· 可行驶空间模型代码实现

o 实现级联特征提取

o 实现模型header搭建

第九章【互动】可行驶空间项目模型构造(二)

· 可行驶空间模型介绍

o 如何进行模型参数优化

§ 层参数初始化

§ 模型参数初始化

§ 如何选择不同的参数初始化方法

· 可行驶空间模型代码实现

o 模型参数初始化

o 模型整体构造

第十章【互动】如何优化可行驶空间模型参数

· 模型优化器

o 优化器是如何工作的

o 如何挑选一个合适的优化器

o 优化器常见参数选择与确定

o 使用scheduler调节模型学习率

· 模型优化器代码实现

第十一章【互动】代码演示:可行驶空间模型训练与评估

· 模型训练与评估代码实现

o 模型训练阶段需要做什么,如何使用dataloader进行数据输入,如何使用优化器优化损失

o 训练阶段和评估阶段的区别

第十二章【互动】可行驶空间模型测试与结果可视化

· 可行驶空间模型测试模型

· 可行驶空间检测结果的可视化demo

第十三章【视频】本周重难点答疑串讲

本周重难点答疑串讲

第十四章【互动】车辆跟踪项目简介与数据集介绍

· 车辆追踪介绍

o 什么是车辆追踪?为什么需要做这个?

o 车辆追踪场景是什么样子的

o 车辆追踪是如何工作的

o 车辆追踪场景的挑战

· 常见追踪任务数据集介绍

o 追踪场景示例

o 数据集中各组数据的物理意义

第十五章【互动】车辆跟踪项目数据集处理

· 车辆追踪数据处理

o 如何处理meta信息并导入真值信息

o 不同车辆追踪数据集在数据处理阶段需要注意的问题

o 如何融合多个车辆追踪数据集的数据以充实数据集

· DLA特征提取骨架介绍

第十六章【互动】车辆跟踪项目数据集处理(二)

· Visdrone数据集处理

o visDrone数据集真值介绍,与MOT数据集的不同

o Visdrone追踪目标编码

· 可形变卷积(DCN)原理与应用

· 代码实现:Visdrone数据集处理;DCN模块编译

第十七章【互动】车辆跟踪模型原理介绍

· 深层聚合特征提取骨架原理介绍

· 代码实现深层聚合特征提取骨架

第十八章【视频】本周重难点答疑串讲

本周重难点答疑串讲

第十九章【互动】车辆追踪模型的多尺度数据训练

· 车辆追踪数据集dataloader实现

· 代码实现多类别多物体下的多尺度数据训练

第二十章【互动】搭建车辆追踪模型的训练网络(一)

· 车辆追踪在训练阶段要解决的主要问题

· 如何拆分追踪问题

· 代码实现车辆追踪模型的训练网络搭建

第二十一章【互动】搭建车辆追踪模型的训练网络(二)

· 车辆追踪在训练阶段要解决的主要问题

· 如何拆分追踪问题

· 代码实现车辆追踪模型的训练网络搭建

第二十二章【互动】车辆追踪模型的评估与可视化demo(一)

· 多目标、类目车辆追踪与单序列车辆车辆追踪的区别

· 传统的车辆追踪方法介绍

· 车辆追踪模型评价指标

· 代码实现:车辆追踪模型评估与测试

· 车辆追踪模型可视化demo

第二十三章【互动】车辆追踪模型的评估与可视化demo(二)

· 多目标、类目车辆追踪与单序列车辆车辆追踪的区别

· 传统的车辆追踪方法介绍

· 车辆追踪模型评价指标

· 代码实现:车辆追踪模型评估与测试

· 车辆追踪模型可视化demo

第二十四章【视频】本周重难点答疑串讲

本周重难点答疑串讲

第二十五章【互动】三维检测项目介绍

· 自动驾驶领域的三维检测场景都有哪些?为什么需要进行三维检测

· 三维检测场景的应用、难点与挑战

· 如何高效进行三维物体检测

· 三维物体检测demo演示

· 三维物体检测场景数据集Kitti介绍

第二十六章【互动】相机标定与配准介绍(一)

· 相机是如何成像的

· 二维、三维世界不同坐标系的转换

· 为什么要进行相机标定,可以起到什么作用

· 相机标定的原理介绍

· Kitti数据集如何进行三维检测

· 光学失真现象介绍,光学失真问题的处理办法

第二十七章【互动】相机标定与配准介绍(二)

· 相机是如何成像的

· 二维、三维世界不同坐标系的转换

· 为什么要进行相机标定,可以起到什么作用

· 相机标定的原理介绍

· Kitti数据集如何进行三维检测

· 光学失真现象介绍,光学失真问题的处理办法

第二十八章【互动】三维物体表示的一般方法

· 什么是点云?点云的可视化展示

· 什么是鸟瞰图,鸟瞰图表示三维物体有什么优势

· 如果进行点云与鸟瞰图之间的转化

· Kitti数据集中点云与鸟瞰图的存储形式

· 如何处理点云与鸟瞰图数据

第二十九章【互动】代码实现Kitti数据集dataloader(一)

· 图像载入、数据预处理、数据增强

· 三维物体检测中数据真值的物理意义,如何处理这些真值;

· 使用点云生成鸟瞰图

· 如何可视化三维数据处理结果以验证数据处理正确性

第三十章【互动】代码实现Kitti数据集dataloader(二)

· 图像载入、数据预处理、数据增强

· 三维物体检测中数据真值的物理意义,如何处理这些真值;

· 使用点云生成鸟瞰图

· 如何可视化三维数据处理结果以验证数据处理正确性

第三十一章【视频】本周重难点答疑串讲

本周重难点答疑串讲

第三十二章【互动】伪雷达图在三维物体检测的应用

· 为什么三维检测中需要使用伪雷达图,有什么作用

· 基于伪雷达图的三维检测整体框架

· 伪雷达图VS雷达图真值

第三十三章【互动】三维物体检测模型训练与评估(一)

· 如何训练三维物体检测模型

· 如何对三维检测模型进行评估

· 三维检测模型评估标准

第三十四章【互动】三维物体检测模型训练与评估(二)

· 如何训练三维物体检测模型

· 如何对三维检测模型进行评估

· 三维检测模型评估标准

第三十五章【互动】三维检测模型测试

· 代码实现三维检测测试模块

· Demo可视化三维检测结果

第三十六章【视频】本周重难点答疑串讲

本周重难点答疑串讲

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20 评论

  1. 上岸Google养老

  2. 看了下 很清楚

  3. 谢谢老板,东西很好的

  4. 后悔花了4000刀去报班了

  5. 已推荐给前女友

  6. twitter项目那个讲的如何 等我刷完算法班要去学习

  7. 超便宜,东西还好

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