滴滴自动驾驶发布全球首个自动驾驶连续5小时无接管视频
4月8日，滴滴自动驾驶发布该重磅视频，让人们对自动驾驶有了更多的期待！随着计算机视觉、深度学习等技术的快速发展，自动驾驶关键技术在逐步突破，但在复杂环境中完全实现自动驾驶，前路仍然遥远。在完全实现的过程中，优秀人才是企业必争之资源，其中，自动驾驶培训课程，则是培养人才的关键之一，也全面推动自动驾驶工业场景落地的良好催化剂。
与讲师经过近3个月的打磨，睿慕课于今天正式推出《计算机视觉及其在自动驾驶感知系统中的应用》，5月13日正式开课。课程会从视觉的2D任务出发，从最基础的卷积神经网络出发，逐渐的过度到传统目标检测算法、新兴的目标检测算法，再到语义分割、实例分割、甚至是全景分割任务，最后落地到自动驾驶感知系统的构建、车道线检测系统、红绿灯识别与控制系统，深入的介绍每一个模块的的问题以及解决方法，让学员可以具备面试任何一家自动驾驶公司的信心。
课程内容框架
从这个课中，你将学到什么内容？
本课程将立足于自动驾驶工业使用场景霍夫变换，打通从入门到精通到工业落地的整条链路:
讲师介绍
Sky
自动驾驶 感知系统高级专家
自动驾驶领域资深从业人员，曾参与滴滴出行早期自动驾驶系统的研发，前腾讯自动驾驶研究员，现为某自动驾驶公司感知系统高级专家。
课程大纲
项目实战
项目1给定手部检测框，用绘制对应关键点信息检测图。
项目2分割图渲染，对语义分割的图片进行类别筛选与原图渲染。
项目3通过传感器外参，复现3D空间坐标点通过参映射回图片坐标系，并生成3D框。
项目4将若干个卷积层后输出的特征图进行可视化，并参阅不同可视化方法。
项目5编写程序，使用霍夫直线检测算法检测霍夫变换，并且推导霍夫变换公式。
项目6编写程序，对目标检测的输出框进行最大值抑制算法（nms）算法。
项目7对模型输出的实例分割结果进行分析，并将结果显示在图片上。
项目8对于输入(C,H,W)张量，推导卷积输出尺寸的计算公式。
特色服务
课程须知
适合人群
课程福利
如何报名
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