三维点云处理

全面讲解三维点云经典算法与深度学习前沿算法

手写经典的点云处理算法，不依赖PCL等第三方库

总监级工程师主讲，算法与落地经验融合输出

课程介绍

学习收获

• 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，GMM，Spectral Clustering，PointNet ICP，NDT等，并且在真实数据集上实现、应用这些算法。
• 3涉猎前沿的感知(Perception)方向的深度学习算法，比如物体检测、特征提取，点云配准等，了解学术界的热点问题及发展趋势。
• 4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/edgecases)。

课程适合谁学习

希望入门三维视觉、感知方向的同学

从事机器人、三维视觉领域工作的工程师，希望了解更多点云算法的实际应用

相关方向的科研人员，希望了解前沿研究的进展及方向

课程所需的基础知识

Python编程基础

深度学习基础知识及PyTorch的基本用法，最好具备用于网络训练及推理的GPU

线性代数基础知识，了解基本的优化算法

课程目录【深蓝学院】三维点云处理 - 带源码课件

第四节课
4.4 ransac.mp4
4.3least_square.mp4
4.2meanshift&dbcan.mp4
4.1 spectral clusterig.mp4
第六次课
6.5pointcloud&image fusion.mp4
6.4pointRCNN.mp4
6.3voxelnet&pointillar.mp4
6.2image-based object detection.mp4
6.1introduction.mp4
第八次课
8.4 PPFNet &&PPF_folder .mp4
8.3 3D_match&&perfect_match .mp4
8.2 SHOT.mp4
8.1 PFH&&FPFH.mp4
第五节课
5.3pointnet .mp4
5.2pointnet.mp4
5.1 deep learning introduction.mp4
第二次课
2.3_Octree.mp4
2.2_KD-tree.mp4
2.1_binary_search_tree.mp4
第九次课
9.4ransac.mp4
9.3ndt.mp4
9.2ICP_2.mp4
9.1 ICP_1.mp4
第三次课
3.5Spectral clustering.mp4
3.4EM.mp4
3.3GMM.mp4
3.2K-means.mp4
3.1math prerequisite.mp4
第七次课
7.5 SO-NET.mp4
7.4 USIP.mp4
7.3 ISS.mp4
7.2 harris 3d.mp4
7.1 introduction && harris 2d.mp4
第一次课
4-.mp4
3-kernel PCA.mp4
2-PCA.mp4
1-Introduction.mp4
数据集
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3d数据集.e45.exe
3d数据集.e44.exe
3d数据集.e43.exe
3d数据集.e42.exe
3d数据集.e41.exe
3d数据集.e40.exe
3d数据集.e39.exe
3d数据集.e38.exe
3d数据集.e37.exe
3d数据集.e36.exe
3d数据集.e35.exe
3d数据集.e34.exe
3d数据集.e33.exe
3d数据集.e32.exe
3d数据集.e31.exe
3d数据集.e30.exe
3d数据集.e29.exe
3d数据集.e28.exe
3d数据集.e27.exe
3d数据集.e26.exe
3d数据集.e25.exe
3d数据集.e24.exe
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3d数据集.e15.exe
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3d数据集.e11.exe
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3d数据集.e02.exe
3d数据集.e01.exe
.关于压缩文件解压说明.txt
【深蓝学院】基于图像的三维重建 - 带源码课件
07第七章纹理图像的创建与编辑
06第六章点云到网格的重建
05第五章稠密重建
04第四章从运动到结构
03第三章相机模型与对极几何
02第二章特征点的检测与匹配
01第一讲视频需下载观看（在线观看无声音）
课件.exe