國內(nèi)首個(gè)多模態(tài)3D目標(biāo)檢測全棧教程（前融合/特征級(jí)融合/后融合）
目前自動(dòng)駕駛的感知解決方案中，存在兩大主要路線：一個(gè)是純視覺的路線，即基于BEV感知和單目3D的方法，其主要優(yōu)點(diǎn)是成本低，代表性的業(yè)界公司為Telsa；另一個(gè)便是多模態(tài)融合感知路線，其主要優(yōu)點(diǎn)是性能好且系統(tǒng)魯棒性高，代表性科技公司為Google Waymo。目前而言，這兩個(gè)方案沒有絕對(duì)的好壞之分。多模態(tài)3D檢測由于引入了其它傳感器的數(shù)據(jù)，在性能上相比于純視覺方案有明顯優(yōu)勢，是各大自動(dòng)駕駛公司研究的熱點(diǎn)，都在搶灘落地！偷偷告訴大家，多模態(tài)融合崗位也是今年為數(shù)不多持續(xù)在招人的細(xì)分領(lǐng)域~~~
多模態(tài)三維目標(biāo)檢測在自動(dòng)駕駛中扮演著重要的角色，優(yōu)勢非常突出，和視覺方案取長補(bǔ)短：
1.?環(huán)境感知能力提升：自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要準(zhǔn)確地感知和理解道路環(huán)境，包括檢測和跟蹤其他車輛、行人、自行車、交通標(biāo)志等。多模態(tài)三維目標(biāo)檢測結(jié)合了多個(gè)感知模態(tài)（如圖像、點(diǎn)云、聲音等），能夠提供更全面、準(zhǔn)確的環(huán)境感知信息，幫助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)更好地理解周圍環(huán)境。
2.?目標(biāo)檢測準(zhǔn)確性增強(qiáng)：傳統(tǒng)的基于攝像頭的二維目標(biāo)檢測容易受到光照、遮擋等因素的影響，可能導(dǎo)致誤檢或漏檢。而多模態(tài)三維目標(biāo)檢測結(jié)合了多個(gè)感知模態(tài)的信息，可以提供更多的幾何和語義特征，從而提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。這對(duì)于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的安全性和可靠性至關(guān)重要。
3.?復(fù)雜場景和挑戰(zhàn)的應(yīng)對(duì)：自動(dòng)駕駛面臨著各種復(fù)雜的駕駛場景和挑戰(zhàn)，如夜間駕駛、惡劣天氣條件、遮擋物等。多模態(tài)三維目標(biāo)檢測技術(shù)通過結(jié)合多個(gè)感知模態(tài)的信息，能夠克服這些挑戰(zhàn)，提供更可靠的目標(biāo)檢測結(jié)果。例如，在夜間駕駛中，通過結(jié)合紅外圖像和點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可以有效地檢測到障礙物和行人，提高駕駛系統(tǒng)的安全性。
4.?智能決策和規(guī)劃的支持：多模態(tài)三維目標(biāo)檢測為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供了更準(zhǔn)確的目標(biāo)信息，有助于系統(tǒng)進(jìn)行智能決策和規(guī)劃。通過準(zhǔn)確地檢測和跟蹤周圍的車輛、行人和障礙物，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以更好地預(yù)測它們的行為，并做出相應(yīng)的決策，如避讓、變道、停車等，以確保行駛的安全性和效率。
如何入門學(xué)習(xí)？
多模態(tài)3D融合入門非常困難，在數(shù)據(jù)和算法層面的理解上難倒了一大幫人！許多同學(xué)在剛學(xué)習(xí)多模態(tài)感知算法的時(shí)候往往不知道如何下手，大多數(shù)人不清楚如何建立不同模態(tài)之間的關(guān)系，如何選擇合適的融合方法以及如何實(shí)現(xiàn)高效的融合？
在深入調(diào)研大家的需求后，我們選擇了行業(yè)幾乎所有主流多模態(tài)三維目標(biāo)檢測算法，其主要包括基于深度學(xué)習(xí)的前融合，深度特征融合以及后期結(jié)果融合三個(gè)層面。從0到1為大家詳細(xì)展開網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、算法優(yōu)化、實(shí)戰(zhàn)等方方面面，內(nèi)容非常詳細(xì)，這是國內(nèi)首門完整的多模態(tài)融合3D檢測教程，一騎絕塵！最適合剛?cè)腴T的小白以及需要在業(yè)務(wù)上從事多模態(tài)感知算法的同學(xué)，大綱如下:
主講老師
阡陌，華中科技大學(xué)大學(xué)在讀博士，國內(nèi)首批研究多模態(tài)3D檢測的技術(shù)專家，深耕自動(dòng)駕駛算法領(lǐng)域多年。以主要作者（一作/同一/通訊）在TAPMI，ECCV，AAAI，ICRA等計(jì)算機(jī)視覺或機(jī)器人頂級(jí)會(huì)議發(fā)表多篇論文，擔(dān)任ICCV，TCSVT，AAAI，IJCAI，ICRA, RAL等多個(gè)期刊或會(huì)議審稿人，Google Sholar引用量600+。在自動(dòng)駕駛?cè)S目標(biāo)檢測、三維目標(biāo)跟蹤、多模態(tài)融合等方面有著豐富的經(jīng)驗(yàn)。
本課程適合人群
計(jì)算機(jī)視覺與自動(dòng)駕駛感知相關(guān)研究方向的本科/碩士/博士；
自動(dòng)駕駛2D/3D感知相關(guān)算法工程人員；
想要轉(zhuǎn)入自動(dòng)駕駛與多模態(tài)融合感知算法的小伙伴；
工作上需要提升的算法工程人員及企業(yè)技術(shù)管理人員；
本課程需要具備的基礎(chǔ)
具有一定的python和pyTorch基礎(chǔ)，熟悉深度學(xué)習(xí)常用的一些基礎(chǔ)算法；
對(duì)2D/3D感知以及多模態(tài)融合的應(yīng)用和基礎(chǔ)方案有一定了解；
一定的線性代數(shù)和矩陣論基礎(chǔ)；
電腦需要自帶GPU，能夠通過CUDA加速（顯存至少12GB）；
學(xué)后收獲
對(duì)多模態(tài)融合三維目標(biāo)檢測的主流方案有著深入理解；
學(xué)習(xí)到多模態(tài)融合感知的設(shè)計(jì)思想，從根本上學(xué)會(huì)如何設(shè)計(jì)一個(gè)有效的多模態(tài)融合的三維目標(biāo)檢測框架；
能夠精通自動(dòng)駕駛通用算法，理論實(shí)踐并重，無論是學(xué)術(shù)界抑或工業(yè)界都能直接復(fù)用；
學(xué)完本課程能夠達(dá)到1~2年左右自動(dòng)駕駛?cè)诤细兄こ處熕剑?/p>
能夠結(jié)識(shí)許多行業(yè)從業(yè)人員與學(xué)習(xí)合作伙伴！
開課時(shí)間
2023.8.20號(hào)正式開課，早鳥價(jià)加入我們一起學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，開課后2個(gè)月結(jié)課，離線教學(xué)，微信群內(nèi)答疑（交流環(huán)境非常好，非常重要的部分）！
課程咨詢
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