三維點云數(shù)據(jù)處理及算法實踐

三維點云是最重要的三維數(shù)據(jù)表達方式之一，相比于圖像而言，點云自身的特性使其更難處理：首先，點云是不規(guī)則分布的，比圖像的規(guī)則網(wǎng)格更難，并且點云更稀疏；其次，點云缺少了圖像中的紋理，導(dǎo)致在語義分析方面較為困難。

（三維點云處理課程開篇語-黎嘉信）

高仙機器人深度學(xué)習(xí)總監(jiān)

2014年清華大學(xué)本科畢業(yè)，2018年新加坡國立大學(xué)博士畢業(yè)，師從陳本美教授和Lee Gim Hee教授。此前歷任Motional感知科學(xué)家和夜間駕駛負責(zé)人、字節(jié)跳動Al Lab視覺科學(xué)家。以第一作者發(fā)表多篇計算機視覺/機器人頂級會議論文，包括CVPR、ICCV、ICRA、IROS等。

（本課程中文授課，點擊圖片查看大圖）

1. 對三維點云這一領(lǐng)域有全方位的認知，了解三維感知的各種問題及解決方案；

2. 深入理解各個經(jīng)典點云算法，比如octree，ICP，PointNet等，并且在真實數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)、應(yīng)用這些算法；

3. 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、點云配準(zhǔn)、特征提取等，了解學(xué)術(shù)界的熱點問題及發(fā)展趨勢；

講師&助教及時答疑解惑，班主任全程帶班督學(xué)，幫你克服拖延，不斷進步。

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