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课程名称: Visual Perception for Self-Driving Cars
课程主页: https://www.coursera.org/learn/visual-perception-self-driving-cars
所在平台: Coursera
课程类别: 计算机科学
大学或机构: 多伦多大学
讲师： Steven Waslander
授课语言： 英语
提供字幕： 中英
课程文件大小： 1.04GB
课程介绍： 欢迎来到自动驾驶汽车的视觉感知，这是多伦多大学自动驾驶汽车专业的第三门课程。
本课程将向您介绍自动驾驶，静态和动态对象检测中的主要感知任务，并调查用于机器人感知的常见计算机视觉方法。在本课程结束时，您将能够使用针孔相机模型，执行内部和外部相机校准，检测，描述和匹配图像特征并设计自己的卷积神经网络。您将把这些方法应用于可视里程表，对象检测和跟踪以及用于可驱动表面估计的语义分割。这些技术代表了自动驾驶汽车感知系统的主要组成部分。
对于本课程的最后一个项目，您将开发算法，这些算法可以识别场景中对象的边界框，并定义可驱动曲面的边界。您将使用合成和真实图像数据，并在真实数据集上评估性能。
这是一门高级课程，面向具有计算机视觉和深度学习背景的学习者。要成功完成本课程，您应该具有Python 3.0的编程经验，并且熟悉线性代数（矩阵，向量，矩阵乘法，秩，特征值以及向量和逆）。
本课程属于 Self-Driving Cars Specialization/自动驾驶汽车 专项课程 中的第3门课程。
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