面向自动驾驶领域的3D点云目标检测方法汇总!(单模态+多模态/数据+代码)
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!
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:
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
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;
开课时间
2021年11月6日正式开课,历时两个月,详细课表以学习群内公告为准。
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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群号:910070197
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