三維點(diǎn)云的經(jīng)典算法與前沿技術(shù)有哪些？
三維點(diǎn)云是最重要的三維數(shù)據(jù)表達(dá)方式之一。
從技術(shù)角度看，SLAM、三維重建、機(jī)器人感知等領(lǐng)域，點(diǎn)云都是最簡(jiǎn)單且最普遍的表達(dá)方式：相對(duì)于圖像，點(diǎn)云有其不可替代的優(yōu)勢(shì)——深度，即三維點(diǎn)云直接提供了三維空間的數(shù)據(jù)，而圖像則需要通過(guò)透視幾何來(lái)反推三維數(shù)據(jù)。
從應(yīng)用角度看，上至無(wú)人駕駛中的激光雷達(dá)，下至微軟Kinect、iPhone FaceID以及各種各樣的AR/VR應(yīng)用，都需要基于點(diǎn)云的數(shù)據(jù)處理，比如物體檢測(cè)、人臉識(shí)別、人體姿態(tài)估算等。
三維點(diǎn)云處理并不容易，首先，三維點(diǎn)云比圖像多了一個(gè)維度；其次，點(diǎn)云是不規(guī)則分布的，比圖像式的規(guī)整網(wǎng)格更難處理；然后，點(diǎn)云缺少了圖像中的紋理，導(dǎo)致了在語(yǔ)義分析方面的困難。同時(shí)，由于三維點(diǎn)云的應(yīng)用面非常廣，所以點(diǎn)云處理所涉及的算法也多種多樣，涵蓋了機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺(jué)的各個(gè)分支。
然而，對(duì)比點(diǎn)云處理的龐大需求以及較高技術(shù)難度，更難的是目前鮮有針對(duì)三維點(diǎn)云的系列課程。伙伴們更容易陷入“調(diào)參”，只知表面不懂原理的艱難境地。
基于此，深藍(lán)學(xué)院今年4月開(kāi)設(shè)了『三維點(diǎn)云處理』課程，并且兩期課程以來(lái)，深受廣大學(xué)員好評(píng)。近期又有很多伙伴咨詢(xún)新一期的開(kāi)課安排，為此，經(jīng)過(guò)課程組與授課講師溝通，決定于10月23日開(kāi)設(shè)第3期，歡迎各位伙伴報(bào)名，共同學(xué)習(xí)！
01
通過(guò)課程，可以有哪些收獲
對(duì)三維點(diǎn)云這一領(lǐng)域有全方位的認(rèn)知，了解三維感知的各種問(wèn)題及解決方案。
深入理解各個(gè)經(jīng)典點(diǎn)云算法，比如octree，ICP，PointNet等，并且在真實(shí)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用這些算法。
涉獵最前沿的感知(Perception)方向的深度學(xué)習(xí)算法，比如物體檢測(cè)、點(diǎn)云配準(zhǔn)、特征提取等，了解學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)。
了解實(shí)際應(yīng)用中各種算法的優(yōu)勢(shì)及局限，對(duì)于具體問(wèn)題如何選擇合適的算法，以及如何修改算法應(yīng)對(duì)長(zhǎng)尾/邊緣問(wèn)題（longtail/edge cases）。
02
實(shí)力講師，課程保障
黎嘉信
自動(dòng)駕駛研究科學(xué)家
新加坡國(guó)立大學(xué)（NUS）博士
03
系統(tǒng)科學(xué)的學(xué)習(xí)計(jì)劃
（ 中文授課 ）
04
優(yōu)質(zhì)服務(wù)，為你保駕護(hù)航！
1、社群答疑
課程建立答疑群，高效獲取疑問(wèn)解答的同時(shí)，結(jié)識(shí)更多同領(lǐng)域的伙伴。
2、“三師”助力
班主任督促學(xué)習(xí)、助教及時(shí)批改作業(yè)并配合講師微信群答疑，及時(shí)解惑，高效學(xué)習(xí)。
（向右滑動(dòng)查看更多答疑內(nèi)容）
< 三維點(diǎn)云第二期課程答疑群截圖?>
3、作業(yè)迭代
提交作業(yè)，助教批改后，根據(jù)助教意見(jiàn)對(duì)作業(yè)進(jìn)行迭代修改；沒(méi)有最好，只有更好！
4、定期班會(huì)
每期班會(huì)，助教對(duì)作業(yè)進(jìn)行講評(píng)和指導(dǎo)；在班會(huì)中，學(xué)習(xí)更多技巧；在交流中，收獲更多思路。