三维点云数据处理及算法实践
3D视觉工坊
共 1284字,需浏览 3分钟
· 2022-11-24
三维点云是最重要的三维数据表达方式之一,相比于图像而言,点云自身的特性使其更难处理:首先,点云是不规则分布的,比图像的规则网格更难,并且点云更稀疏;其次,点云缺少了图像中的纹理,导致在语义分析方面较为困难。
(三维点云处理课程开篇语-黎嘉信)
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高仙机器人深度学习总监
2014年清华大学本科毕业,2018年新加坡国立大学博士毕业,师从陈本美教授和Lee Gim Hee教授。此前历任Motional感知科学家和夜间驾驶负责人、字节跳动Al Lab视觉科学家。以第一作者发表多篇计算机视觉/机器人顶级会议论文,包括CVPR、ICCV、ICRA、IROS等。
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(本课程中文授课,点击图片查看大图)
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1. 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;
2. 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;
3. 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;
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讲师&助教及时答疑解惑,班主任全程带班督学,帮你克服拖延,不断进步。
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