Об этом курсе

Недавно просмотрено: 75,098
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень

This is an advanced course, intended for learners with a background in computer vision and deep learning.

Прибл. 31 час на выполнение
Английский

Чему вы научитесь

  • Work with the pinhole camera model, and perform intrinsic and extrinsic camera calibration

  • Detect, describe and match image features and design your own convolutional neural networks

  • Apply these methods to visual odometry, object detection and tracking

  • Apply semantic segmentation for drivable surface estimation

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень

This is an advanced course, intended for learners with a background in computer vision and deep learning.

Прибл. 31 час на выполнение
Английский

Преподаватели

от партнера

Placeholder

Торонтский университет

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

2 ч. на завершение

Welcome to Course 3: Visual Perception for Self-Driving Cars

2 ч. на завершение
4 видео ((всего 18 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения
4 видео
Welcome to the course4мин
Meet the Instructor, Steven Waslander5мин
Meet the Instructor, Jonathan Kelly2мин
4 материала для самостоятельного изучения
Course Prerequisites15мин
How to Use Discussion Forums15мин
How to Use Supplementary Readings in This Course15мин
Recommended Textbooks15мин
7 ч. на завершение

Module 1: Basics of 3D Computer Vision

7 ч. на завершение
6 видео ((всего 43 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
Lesson 1 Part 2: Camera Projective Geometry8мин
Lesson 2: Camera Calibration7мин
Lesson 3 Part 1: Visual Depth Perception - Stereopsis7мин
Lesson 3 Part 2: Visual Depth Perception - Computing the Disparity5мин
Lesson 4: Image Filtering7мин
4 материала для самостоятельного изучения
Supplementary Reading: The Camera Sensor30мин
Supplementary Reading: Camera Calibration15мин
Supplementary Reading: Visual Depth Perception30мин
Supplementary Reading: Image Filtering15мин
1 практическое упражнение
Module 1 Graded Quiz30мин
Неделя
2

Неделя 2

7 ч. на завершение

Module 2: Visual Features - Detection, Description and Matching

7 ч. на завершение
6 видео ((всего 44 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
6 видео
Lesson 2: Feature Descriptors6мин
Lesson 3 Part 1: Feature Matching7мин
Lesson 3 Part 2: Feature Matching: Handling Ambiguity in Matching5мин
Lesson 4: Outlier Rejection8мин
Lesson 5: Visual Odometry9мин
5 материалов для самостоятельного изучения
Supplementary Reading: Feature Detectors and Descriptors30мин
Supplementary Reading: Feature Matching15мин
Supplementary Reading: Feature Matching15мин
Supplementary Reading: Outlier Rejection15мин
Supplementary Reading: Visual Odometry10мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Module 3: Feedforward Neural Networks

3 ч. на завершение
6 видео ((всего 58 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
6 видео
Lesson 2: Output Layers and Loss Functions10мин
Lesson 3: Neural Network Training with Gradient Descent10мин
Lesson 4: Data Splits and Neural Network Performance Evaluation8мин
Lesson 5: Neural Network Regularization9мин
Lesson 6: Convolutional Neural Networks9мин
6 материалов для самостоятельного изучения
Supplementary Reading: Feed-Forward Neural Networks15мин
Supplementary Reading: Output Layers and Loss Functions15мин
Supplementary Reading: Neural Network Training with Gradient Descent15мин
Supplementary Reading: Data Splits and Neural Network Performance Evaluation10мин
Supplementary Reading: Neural Network Regularization15мин
Supplementary Reading: Convolutional Neural Networks10мин
1 практическое упражнение
Feed-Forward Neural Networks30мин
Неделя
4

Неделя 4

3 ч. на завершение

Module 4: 2D Object Detection

3 ч. на завершение
4 видео ((всего 52 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
4 видео
Lesson 2: 2D Object detection with Convolutional Neural Networks11мин
Lesson 3: Training vs. Inference11мин
Lesson 4: Using 2D Object Detectors for Self-Driving Cars14мин
4 материала для самостоятельного изучения
Supplementary Reading: The Object Detection Problem15мин
Supplementary Reading: 2D Object detection with Convolutional Neural Networks30мин
Supplementary Reading: Training vs. Inference45мин
Supplementary Reading: Using 2D Object Detectors for Self-Driving Cars30мин
1 практическое упражнение
Object Detection For Self-Driving Cars30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе VISUAL PERCEPTION FOR SELF-DRIVING CARS

Посмотреть все отзывы

Специализация Беспилотные автомобили: общие сведения

Беспилотные автомобили

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.