azure kinect三维点云_万众期待的【三维点云处理】课程来啦！

三维点云是最重要的三维数据表达方式之一。

从技术角度看，SLAM、三维重建、机器人感知等领域，点云都是最简单且最普遍的表达方式：相对于图像，点云有其不可替代的优势-深度，也就是说三维点云直接提供了三维空间的数据，而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。

从应用角度看，上至无人驾驶中的激光雷达，下至微软Kinect、iPhone FaceID以及各种各样的AR/VR应用，都需要基于点云的数据处理，比如物体检测、人脸识别、人体姿态估算等。

三维点云处理并不容易，首先，三维点云比图像多了一个维度；其次，点云是不规则分布的，比图像式的规整网格更难处理；然后，点云缺少了图像中的纹理，导致了在语义分析方面的困难。同时，由于三维点云的应用面非常广，所以点云处理所涉及的算法也多种多样，涵盖了机器人、计算机视觉的各个分支。

然而，与点云处理的庞大需求及较高技术难度相对比的是，目前却少有针对三维点云的课程。

智车科技联合深蓝学院于今年4月10日开设了『三维点云处理』课程。第一期开课以来，广受学员好评，但是由于名额限制(第一期报满400位)，仍有很多学员未能报名学习！

为此，经过课程组与授课讲师沟通，决定于6月28日，开设第二期，欢迎各位伙伴报名，共同学习！

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通过课程，可以有哪些收获

对三维点云这一领域有全方位的认知，了解三维感知的各种问题及解决方案。
深入理解各个经典点云算法，比如octree，ICP，PointNet等，并且在真实数据集上实现、应用这些算法。
涉猎最前沿的感知(Perception)方向的深度学习算法，比如物体检测、点云配准、特征提取等，了解学术界的热点问题及发展趋势。
了解实际应用中各种算法的优势及局限，对于具体问题如何选择合适的算法，以及如何修改算法应对长尾/边缘问题(longtail/edge cases)。

实力讲师，课程保障

黎嘉信

自动驾驶研究科学家

新加坡国立大学(NUS)博士

博士期间，师从电子与计算机系Ben M. Chen教授及计算机系Lee Gim Hee教授，主要研究领域为计算机视觉、深度学习、机器人。在CVPR 2018, ICCV 2019, ICRA 2019, IROS 2017的顶级会议上以第一作者发表论文多篇。在2017, 2015年国际微小型无人机大赛中获得冠军、亚军。

课程大纲，一览学习计划

( 中文授课 )

优质服务，为你保驾护航！

1. 答疑解惑

课程建立微信答疑群，安排讲师、助教进行答疑解惑，可随时与讲师、助教沟通，解决我们学习中遇到的问题。2. 全程陪伴全职班主任带班，全程陪同，跟踪学习进度，督促学习&作业。3. 定期班会每期班会，助教会对作业进行讲评和指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中收获更多思路。

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