感知環(huán)節(jié)作為智能駕駛的先決條件，其探測精度、廣度與速度將直接影響決策層的判斷與執(zhí)行層的操作，在智能駕駛中的地位至關重要。

自動駕駛感知分為純視覺感知和激光雷達，而視覺方案中的攝像頭能以高幀率、高分辨率獲取周圍復雜的環(huán)境信息，且價格便宜。但攝像頭是一種被動式傳感器，其本身并不發(fā)光，成像質量受到環(huán)境亮度影響較大，在惡劣環(huán)境下完成感知任務的難度會大幅提升。相較于激光雷達，攝像頭有哪些優(yōu)勢和劣勢？自動純視覺3D物體檢測的發(fā)展與挑戰(zhàn)又如何？

基于此，深藍學院特基于Pseudo-LiDAR的純視覺3D物體檢測算法提出者--王巖博士，為大家?guī)矸窒怼?strong>[自動駕駛純視覺3D物體檢測算法]直播課程。誠邀大家一起參與！

講師介紹

王巖

康奈爾大學博士

提出的基于Pseudo-LiDAR的純視覺3D物體檢測算法，廣泛應用于工業(yè)界。特斯拉推崇的“偽激光雷達 pseudo-LiDAR”技術概念提出者。

主要研究方向包括計算機視覺、機器學習、深度估計、3D物體識別。在CVPR，ICCV，ICLR，NeurIPS等會議發(fā)表十余篇論文。

課程摘要

本次課程將針對自動駕駛場景，詳細介紹以相機為主的純視覺3D物體檢測算法，剖析以特斯拉為代表的使用純視覺的物體檢測方案的優(yōu)勢和劣勢。通過本次課程，伙伴們將學習如何用深度學習進行深度估計、3D物體檢測，同時了解純視覺3D物體檢測存在的挑戰(zhàn)。

課程內容

·?Camera vs LiDAR的優(yōu)劣勢

·?基于深度學習的深度估計

·?純視覺3D物體檢測的發(fā)展

·?純視覺3D物體檢測的挑戰(zhàn)

·?科研經(jīng)驗分享

直播時間&地點

時間：9月11日? 中午12:00

直播地址：深藍學院官網(wǎng)

戳下方快速參與

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