应用背景介绍
相关岗位要求及待遇
自动驾驶持续受到资本青睐。2021年以来,陆续收到多家自动驾驶公司获得4亿美元以上的投资的好消息,如独角兽公司Momenta,专注重卡领域的图森科技、智加科技等。目前,重卡无人驾驶汽车图森科技已经成功上市,智加科技也传来即将上市的消息,可见自动驾驶这条赛道是非常具有潜力的。
相关企业对深度估计相关岗位的需求也日益增加,华为、百度、图森、滴滴、Momenta、小鹏、蔚来等公司更是开出高薪聘请相关人才,助力相关产品的落地研发,下面几个截图是某招聘网站上对深度估计相关岗位的要求及待遇:
如何快速从入门到精通
随着AI技术的发展,深度学习的入门门槛越来越低,但关于单目深度估计的课程还是相对较少,尤其是深度估计工程化方向的课程更少,令许多对该领域感兴趣的同学无从下手。因此,我们借助工坊这个平台,推出《单目深度估计方法:理论与实战》,希望能够凭借自己的一些工程经验帮助大家快速进入该领域。
《单目深度估计方法:理论与实战》课程主要分为两大部分:理论篇和实战篇,由两位知名自动驾驶公司的高级算法工程师教授。由于有监督方法的深度真值获取困难,且无监督方法的效果与有监督方法几乎相当,我们将课程的重心放在了无监督方法上。
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课程的第一章针对单目深度估计的背景和研究现状展开详细的叙述,随后是与深度估计相关的计算机视觉基础和深度学习基础。
虽然本课程内容主要是单目深度估计,但你同样可以在这里学习到双目深度估计的相关理论:对极几何学。本课程中某些基于单目的方法同时也可以适配双目数据集,比如Monodepth2,FeatDepth, ......
在第五章里,针对模型预测的深度图,我们会为你介绍Boosting的优化方法,提高深度图的细节信息,最后我们会介绍相对深度的尺度恢复和伪激光的可视化。
课程亮点
学后收获
1. 对深度估计相关理论有较深的理解
2. 能够掌握传统方法以及state-of-art无监督深度估计方法的核心理论
3. 能够在自有数据集上实现深度估计模型的训练和调参
4. 针对深度学习实战中遇到的各种问题,掌握分析原因、解决问题的技能
5. 能够真正对接企业对视觉算法工程师在深度估计方向的技术栈要求
开课时间
课程要求及面向对象
1. 主要面向自动驾驶领域、SLAM领域相关的在读本科生、硕士、博士,以及正在工作岗位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同学;
2. 需要有一定的计算机视觉相关基础知识,对camera和Lidar等硬件和模型有一定了解;
3. 对线性代数、矩阵论、概率论有一定的了解;
4. 熟悉Python编程,对深度学习框架Pytorch和Tensorflow有一定的基础
群号:910070197
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