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可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 3 門課程(共 4 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
高級

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

完成時間大約為31 小時
英語(English)

您將學到的內容有

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

完成時間大約為31 小時
英語(English)

講師

提供方

Placeholder

多伦多大学

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1

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完成時間為 2 小時

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

完成時間為 2 小時
4 個視頻 (總計 18 分鐘), 4 個閱讀材料
4 個視頻
Welcome to the course4分鐘
Meet the Instructor, Steven Waslander5分鐘
Meet the Instructor, Jonathan Kelly2分鐘
4 個閱讀材料
Course Prerequisites15分鐘
How to Use Discussion Forums15分鐘
How to Use Supplementary Readings in This Course15分鐘
Recommended Textbooks15分鐘
完成時間為 7 小時

Module 1: Basics of 3D Computer Vision

完成時間為 7 小時
6 個視頻 (總計 43 分鐘), 4 個閱讀材料, 2 個測驗
6 個視頻
Lesson 1 Part 2: Camera Projective Geometry8分鐘
Lesson 2: Camera Calibration7分鐘
Lesson 3 Part 1: Visual Depth Perception - Stereopsis7分鐘
Lesson 3 Part 2: Visual Depth Perception - Computing the Disparity5分鐘
Lesson 4: Image Filtering7分鐘
4 個閱讀材料
Supplementary Reading: The Camera Sensor30分鐘
Supplementary Reading: Camera Calibration15分鐘
Supplementary Reading: Visual Depth Perception30分鐘
Supplementary Reading: Image Filtering15分鐘
1 個練習
Module 1 Graded Quiz30分鐘
2

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完成時間為 7 小時

Module 2: Visual Features - Detection, Description and Matching

完成時間為 7 小時
6 個視頻 (總計 44 分鐘), 5 個閱讀材料, 1 個測驗
6 個視頻
Lesson 2: Feature Descriptors6分鐘
Lesson 3 Part 1: Feature Matching7分鐘
Lesson 3 Part 2: Feature Matching: Handling Ambiguity in Matching5分鐘
Lesson 4: Outlier Rejection8分鐘
Lesson 5: Visual Odometry9分鐘
5 個閱讀材料
Supplementary Reading: Feature Detectors and Descriptors30分鐘
Supplementary Reading: Feature Matching15分鐘
Supplementary Reading: Feature Matching15分鐘
Supplementary Reading: Outlier Rejection15分鐘
Supplementary Reading: Visual Odometry10分鐘
3

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完成時間為 3 小時

Module 3: Feedforward Neural Networks

完成時間為 3 小時
6 個視頻 (總計 58 分鐘), 6 個閱讀材料, 1 個測驗
6 個視頻
Lesson 2: Output Layers and Loss Functions10分鐘
Lesson 3: Neural Network Training with Gradient Descent10分鐘
Lesson 4: Data Splits and Neural Network Performance Evaluation8分鐘
Lesson 5: Neural Network Regularization9分鐘
Lesson 6: Convolutional Neural Networks9分鐘
6 個閱讀材料
Supplementary Reading: Feed-Forward Neural Networks15分鐘
Supplementary Reading: Output Layers and Loss Functions15分鐘
Supplementary Reading: Neural Network Training with Gradient Descent15分鐘
Supplementary Reading: Data Splits and Neural Network Performance Evaluation10分鐘
Supplementary Reading: Neural Network Regularization15分鐘
Supplementary Reading: Convolutional Neural Networks10分鐘
1 個練習
Feed-Forward Neural Networks30分鐘
4

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完成時間為 3 小時

Module 4: 2D Object Detection

完成時間為 3 小時
4 個視頻 (總計 52 分鐘), 4 個閱讀材料, 1 個測驗
4 個視頻
Lesson 2: 2D Object detection with Convolutional Neural Networks11分鐘
Lesson 3: Training vs. Inference11分鐘
Lesson 4: Using 2D Object Detectors for Self-Driving Cars14分鐘
4 個閱讀材料
Supplementary Reading: The Object Detection Problem15分鐘
Supplementary Reading: 2D Object detection with Convolutional Neural Networks30分鐘
Supplementary Reading: Training vs. Inference45分鐘
Supplementary Reading: Using 2D Object Detectors for Self-Driving Cars30分鐘
1 個練習
Object Detection For Self-Driving Cars30分鐘

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