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三维点云数据处理及算法实践

3D视觉工坊 | 48 2022-11-24 18:02 0 0 0
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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。

与图像相比,点云有这些糟糕的特性,为什么三维点云在计算机视觉、自动驾驶、机器人等领域仍然得到了越来越多的广泛应用呢?这是因为点云比2D图像多提供了一个维度的信息,即深度信息。世界本来处于三维空间中,点云可以直接精确地获取三维数据,而图像则需要通过透视几何来反推三维数据(不精确)。
由于三维点云的应用面非常广,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。这对学习技术有了很高的要求,但相关教材寥寥无几,网上资料也比较零散,国内外系统讲解三维点云算法原理及配套实践的课程更是屈指可数。
基于此,深蓝学院开设了『三维点云处理』课程,希望通过这门课,大家能对一些经典算法的理论有一些清晰的认识,自己能实现这些算法,而不是简单调用一个API而已。

(三维点云处理课程开篇语-黎嘉信)

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 课程讲师
 黎嘉信

仙机器人深度学习总监

新加坡研发中心总监

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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课程大纲

(本课程中文授课,点击图片查看大图

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实践项目
本门课程采用理论与实践相结合的教学方式,通过9个实践项目,让大家将课上所学知识,即学即用,通过亲自动手实践达到灵活掌握,融会贯通的效果。

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学后收获

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,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;

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/edge cases)。

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还能收获什么
1. 优质的学习圈子
伙伴们大多是来自985、211及海外院校硕博,在这里大家一起学习、进行讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源。

2. 企业认可的证书
学完课程后将有机会收获优秀学员证书、毕业证书,为你的简历加分添彩。

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课程服务
1. 三师助力

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。

(左右滑动,查看更多)

2. 定期班会
助教会对作业进行1V1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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