点云关键算法详解及实战剖析正式开讲!(涉及分割、配准、关键点、识别、重建等)...
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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。
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课程大纲
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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。
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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;
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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;
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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;
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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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