面向深度学习的无人驾驶实战(5GB)

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+9-NeuralRecon项目环境配置            251.0 MB
| 5-完成依赖环境配置.mp4             57.1 MB
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| 2-Scannet数据集内容概述.mp4             37.3 MB
| 1-数据集下载与配置方法.mp4             52.4 MB
+8-NeuralRecon算法解读            121.0 MB
| 5-整体架构重构方法.mp4             23.0 MB
| 4-片段融合思想.mp4             16.7 MB
| 3-特征映射方法解读.mp4             34.7 MB
| 2-基本框架熟悉.mp4             27.4 MB
| 1-任务流程分析.mp4             19.4 MB
+7-三维重建应用与坐标系基础            173.0 MB
| 8-相机标定简介.mp4             5.5 MB
| 7-通过内外参数进行坐标变换.mp4             16.5 MB
| 6-相机内外参.mp4             17.0 MB
| 5-坐标系转换方法解读.mp4             20.9 MB
| 4-相机坐标系.mp4             17.1 MB
| 3-成像方法概述.mp4             16.3 MB
| 2-三维重建应用领域概述.mp4             13.2 MB
| 1-三维重建概述分析.mp4             66.8 MB
+6-局部特征关键点匹配实战            418.0 MB
| 9-精细化调整方法与实例.mp4             42.8 MB
| 8-完成基础匹配模块.mp4             63.3 MB
| 7-粗粒度匹配过程.mp4             49.8 MB
| 6-cross关系计算方法实例.mp4             29.4 MB
| 5-特征融合模块实现方法.mp4             29.4 MB
| 4-注意力机制的作用与效果分析.mp4             31.0 MB
| 3-backbone特征提取模块.mp4             28.7 MB
| 2-DEMO效果演示.mp4             39.6 MB
| 1-项目与参数配置解读.mp4             44.5 MB
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| 10-得到精细化输出结果.mp4             19.4 MB
+5-商汤LoFTR算法解读            292.0 MB
| 9-基于期望预测最终位置.mp4             23.1 MB
| 8-细粒度匹配的作用与方法.mp4             19.9 MB
| 7-特征图拆解操作.mp4             14.3 MB
| 6-粗粒度匹配过程与作用.mp4             26.0 MB
| 5-transformer构建匹配特征.mp4             33.8 MB
| 4-CrossAttention的作用与效果.mp4             15.7 MB
| 3-整体流程梳理分析.mp4             16.5 MB
| 2-特征匹配的基本流程分析.mp4             15.9 MB
| 1-特征匹配的应用场景.mp4             87.3 MB
| 10-总结分析.mp4             39.4 MB
+4-基于深度学习的车道线检测项目实战            464.0 MB
| 9-损失函数计算模块分析.mp4             45.7 MB
| 8-算法网络结构解读.mp4             59.9 MB
| 7-完成数据与标签制作.mp4             24.6 MB
| 6-grid设置方法.mp4             41.7 MB
| 5-四条车道线标签位置矩阵.mp4             22.3 MB
| 4-车道线标签数据处理.mp4             34.2 MB
| 3-制作数据集dataloader.mp4             54.6 MB
| 2-项目环境配置演示.mp4             30.0 MB
| 1-车道数据与标签解读.mp4             65.6 MB
| 11-DEMO制作与配置.mp4             40.3 MB
| 10-车道线规则损失函数限制.mp4             44.6 MB
+3-车道线检测算法与论文解读            221.0 MB
| 5-论文概述分析.mp4             62.4 MB
| 4-损失函数计算方法.mp4             27.3 MB
| 3-输出结果分析.mp4             18.1 MB
| 2-网络整体框架分析.mp4             28.9 MB
| 1-数据标签与任务分析.mp4             84.5 MB
+2-深度估计项目实战            547.0 MB
| 9-输出深度估计结果.mp4             25.4 MB
| 8-特征拼接方法解读.mp4             47.6 MB
| 7-网络结构ASPP层.mp4             47.2 MB
| 6-权重参数标准化操作.mp4             42.6 MB
| 5-计算差异特征.mp4             30.7 MB
| 4-使用backbone进行特征提取.mp4             42.4 MB
| 3-数据集dataloader制作.mp4             36.8 MB
| 2-数据与标签定义方法.mp4             74.3 MB
| 1-项目环境配置解读.mp4             52.9 MB
| 11-模型DEMO输出结果.mp4             80.6 MB
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+1-深度估计算法原理解读            347.0 MB
| 9-权重参数预处理.mp4             27.5 MB
| 8-网络coarse-to-fine过程.mp4             26.5 MB
| 7-特征拼接方法分析.mp4             21.2 MB
| 6-空洞卷积与ASPP.mp4             18.9 MB
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+15-特斯拉无人驾驶解读            644.0 MB
| 1-特斯拉无人驾驶解读.mp4             644.0 MB
+14-轨迹估计预测实战            164.0 MB
| 5-SubGraph与Attention模型流程.mp4             34.6 MB
| 4-DataLoader构建图结构.mp4             28.7 MB
| 3-Agent特征提取方法.mp4             38.0 MB
| 2-训练数据准备.mp4             27.7 MB
| 1-数据与环境配置.mp4             35.4 MB
+13-轨迹估计算法与论文解读            449.0 MB
| 8-VectorNet输出层分析.mp4             85.4 MB
| 7-特征融合模块分析.mp4             47.7 MB
| 6-子图模块构建方法.mp4             42.5 MB
| 5-输入细节分析.mp4             50.0 MB
| 4-传统方法与现在向量空间对比.mp4             51.8 MB
| 3-特征工程的作用与效果.mp4             41.7 MB
| 2-整体三大模块分析.mp4             71.8 MB
| 1-数据集与标注信息解读.mp4             57.5 MB
+12-TSDF实战案例            98.0 MB
| 3-计算得到TSDF输出.mp4             44.1 MB
| 2-初始化与数据读取.mp4             21.3 MB
| 1-环境配置概述.mp4             32.7 MB
+11-TSDF算法与应用            153.0 MB
| 6-输出结果融合更新.mp4             34.2 MB
| 5-坐标转换流程分析.mp4             31.1 MB
| 4-TSDF计算基本流程解读.mp4             23.9 MB
| 3-布局初始化操作.mp4             12.7 MB
| 2-合成过程DEMO演示.mp4             27.6 MB
| 1-TSDF整体概述分析.mp4             23.2 MB
+10-NeuralRecon项目源码解读            379.0 MB
  8-项目总结.mp4             108.0 MB
  7-完成三个阶段预测结果.mp4             45.8 MB
  6-得到一阶段输出结果.mp4             38.1 MB
  5-插值得到对应特征向量.mp4             32.4 MB
  4-得到体素所对应特征图.mp4             50.7 MB
  3-坐标映射方法实现.mp4             26.7 MB
  2-初始化体素位置.mp4             41.5 MB
  1-Backbone得到特征图.mp4             36.0 MB


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关键词：无人驾驶 深度学习 学习的 Attention transform