资源介绍：

基于深度学习的无人驾驶领域经典算法及其应用实战，全部算法均展开源码解读与项目实战

通俗讲解无人驾驶领域中经典应用场景及其技术实现，结合新版论文与前沿算法解读当下主流技术与落地方法，源码级别分析项目实现流程与核心架构复现细节。全部项目均采用真实数据集与实际应用场景，主要包括深度估计，车道线检测，BEV特征空间构建，轨迹预测，三维重建等场景

课程目录

• 01 深度估计算法原理解读
• 01 深度估计效果与应用
• 02 kitti数据集介绍
• 03 使用backbone获取层级特征
• 04 差异特征计算边界信息
• 05 SPP层的作用
• 06 空洞卷积与ASPP
• 07 特征拼接方法分析
• 08 网络coarse-to-fine过程
• 09 权重参数预处理
• 10 损失计算
• 02 深度估计项目实战
• 01 项目环境配置解读
• 02 数据与标签定义方法
• 03 数据集dataloader制作
• 04 使用backbone进行特征提取
• 05 计算差异特征
• 06 权重参数标准化操作
• 07 网络结构ASPP层
• 08 特征拼接方法解读
• 09 输出深度估计结果
• 10 损失函数通俗解读
• 11 模型DEMO输出结果
• 03 车道线检测算法与论文解读
• 01 数据标签与任务分析
• 02 网络整体框架分析
• 03 输出结果分析
• 04 损失函数计算方法
• 05 论文概述分析
• 04 基于深度学习的车道线检测项目实战
• 01 车道数据与标签解读
• 02 项目环境配置演示
• 03 制作数据集dataloader
• 04 车道线标签数据处理
• 05 四条车道线标签位置矩阵
• 06 grid设置方法
• 07 完成数据与标签制作
• 08 算法网络结构解读
• 09 损失函数计算模块分析
• 10 车道线规则损失函数限制
• 11 DEMO制作与配置
• 06 局部特征关键点匹配实战
• 02 DEMO效果演示
• 03 backbone特征提取模块
• 04 注意力机制的作用与效果分析
• 05 特征融合模块实现方法
• 06 cross关系计算方法实例
• 09 精细化调整方法与实例
• 10 得到精细化输出结果
• 07 三维重建应用与坐标系基础
• 01 三维重建概述分析
• 02 三维重建应用领域概述
• 03 成像方法概述
• 04 相机坐标系
• 05 坐标系转换方法解读
• 06 相机内外参
• 07 通过内外参数进行坐标变换
• 08 相机标定简介
• 08 NeuralRecon算法解读
• 01 任务流程分析
• 02 基本框架熟悉
• 03 特征映射方法解读
• 04 片段融合思想
• 05 整体架构重构方法
• 09 NeuralRecon项目环境配置
• 01 数据集下载与配置方法
• 02 Scannet数据集内容概述
• 03 TSDF标签生成方法
• 04 ISSUE的作用
• 05 完成依赖环境配置
• 10 NeuralRecon项目源码解读
• 01 Backbone得到特征图
• 02 初始化体素位置
• 03 坐标映射方法实现
• 04 得到体素所对应特征图
• 05 插值得到对应特征向量
• 06 得到一阶段输出结果
• 07 完成三个阶段预测结果
• 08 项目总结
• 11 TSDF算法与应用
• 01 TSDF整体概述分析
• 02 合成过程DEMO演示
• 03 布局初始化操作
• 04 TSDF计算基本流程解读
• 05 坐标转换流程分析
• 06 输出结果融合更新
• 12 TSDF实战案例
• 01 环境配置概述
• 02 初始化与数据读取
• 03 计算得到TSDF输出
• 14 轨迹估计预测实战
• 01 数据与环境配置
• 02 训练数据准备
• 03 Agent特征提取方法
• 04 DataLoader构建图结构
• 05 SubGraph与Attention模型流程
• 15 特斯拉无人驾驶解读
• 01 特斯拉无人驾驶解读
• 资料
• 1.深度估计算法解读
• Monocular_Depth_Estimation_Using_Laplacian_Pyramid-Based_Depth_Residuals
• 深度估计
• 10-NeuralRecon项目源码解读
• NeuralRecon
• all_tsdf_9
• data.py
• train_demo
• 11-TSDF算法与应用
• TSDF
• 12-TSDF实战案例
• TSDF实例
• tsdf-fusion-python-master
• 13-轨迹估计算法与论文解读
• 无人驾驶
• 14-轨迹估计预测实战
• Vector
• 15-特斯拉无人驾驶解读
• Tesla无人驾驶
• 2.深度估计项目实战
• LapDepth
• 3-车道线检测算法与论文解读
• 基于深度学习的车道线检测
• 4-基于深度学习的车道线检测项目实战
• Lane-Detection
• 5-商汤LoFTR算法解读
• 2104.00680
• Loftr
• 6-局部特征关键点匹配实战
• LoFTR
• 7-三维重建应用与坐标系基础
• 三维重建
• 8-NeuralRecon算法解读
• NeuralRecon
• 三维重建
• 9-NeuralRecon项目环境配置
• 参考其GITHUB即可