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可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 3 门课程(共 4 门)
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
高级

This is an advanced course, intended for learners with a background in computer vision and deep learning.

完成时间大约为31 小时
英语(English)

您将学到的内容有

  • Work with the pinhole camera model, and perform intrinsic and extrinsic camera calibration

  • Detect, describe and match image features and design your own convolutional neural networks

  • Apply these methods to visual odometry, object detection and tracking

  • Apply semantic segmentation for drivable surface estimation

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完成时间大约为31 小时
英语(English)

讲师

提供方

Placeholder

多伦多大学

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

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完成时间为 2 小时

Welcome to Course 3: Visual Perception for Self-Driving Cars

完成时间为 2 小时
4 个视频 (总计 18 分钟), 4 个阅读材料
4 个视频
Welcome to the course4分钟
Meet the Instructor, Steven Waslander5分钟
Meet the Instructor, Jonathan Kelly2分钟
4 个阅读材料
Course Prerequisites15分钟
How to Use Discussion Forums15分钟
How to Use Supplementary Readings in This Course15分钟
Recommended Textbooks15分钟
完成时间为 7 小时

Module 1: Basics of 3D Computer Vision

完成时间为 7 小时
6 个视频 (总计 43 分钟), 4 个阅读材料, 2 个测验
6 个视频
Lesson 1 Part 2: Camera Projective Geometry8分钟
Lesson 2: Camera Calibration7分钟
Lesson 3 Part 1: Visual Depth Perception - Stereopsis7分钟
Lesson 3 Part 2: Visual Depth Perception - Computing the Disparity5分钟
Lesson 4: Image Filtering7分钟
4 个阅读材料
Supplementary Reading: The Camera Sensor30分钟
Supplementary Reading: Camera Calibration15分钟
Supplementary Reading: Visual Depth Perception30分钟
Supplementary Reading: Image Filtering15分钟
1 个练习
Module 1 Graded Quiz30分钟
2

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完成时间为 7 小时

Module 2: Visual Features - Detection, Description and Matching

完成时间为 7 小时
6 个视频 (总计 44 分钟), 5 个阅读材料, 1 个测验
6 个视频
Lesson 2: Feature Descriptors6分钟
Lesson 3 Part 1: Feature Matching7分钟
Lesson 3 Part 2: Feature Matching: Handling Ambiguity in Matching5分钟
Lesson 4: Outlier Rejection8分钟
Lesson 5: Visual Odometry9分钟
5 个阅读材料
Supplementary Reading: Feature Detectors and Descriptors30分钟
Supplementary Reading: Feature Matching15分钟
Supplementary Reading: Feature Matching15分钟
Supplementary Reading: Outlier Rejection15分钟
Supplementary Reading: Visual Odometry10分钟
3

3

完成时间为 3 小时

Module 3: Feedforward Neural Networks

完成时间为 3 小时
6 个视频 (总计 58 分钟), 6 个阅读材料, 1 个测验
6 个视频
Lesson 2: Output Layers and Loss Functions10分钟
Lesson 3: Neural Network Training with Gradient Descent10分钟
Lesson 4: Data Splits and Neural Network Performance Evaluation8分钟
Lesson 5: Neural Network Regularization9分钟
Lesson 6: Convolutional Neural Networks9分钟
6 个阅读材料
Supplementary Reading: Feed-Forward Neural Networks15分钟
Supplementary Reading: Output Layers and Loss Functions15分钟
Supplementary Reading: Neural Network Training with Gradient Descent15分钟
Supplementary Reading: Data Splits and Neural Network Performance Evaluation10分钟
Supplementary Reading: Neural Network Regularization15分钟
Supplementary Reading: Convolutional Neural Networks10分钟
1 个练习
Feed-Forward Neural Networks30分钟
4

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完成时间为 3 小时

Module 4: 2D Object Detection

完成时间为 3 小时
4 个视频 (总计 52 分钟), 4 个阅读材料, 1 个测验
4 个视频
Lesson 2: 2D Object detection with Convolutional Neural Networks11分钟
Lesson 3: Training vs. Inference11分钟
Lesson 4: Using 2D Object Detectors for Self-Driving Cars14分钟
4 个阅读材料
Supplementary Reading: The Object Detection Problem15分钟
Supplementary Reading: 2D Object detection with Convolutional Neural Networks30分钟
Supplementary Reading: Training vs. Inference45分钟
Supplementary Reading: Using 2D Object Detectors for Self-Driving Cars30分钟
1 个练习
Object Detection For Self-Driving Cars30分钟

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