三维点云的经典方法与前沿技术

三维点云是最重要的三维数据表达方式之一，在三维重建、语义及实例分割、三维物体检测等方向表达相关信息，广泛应用于移动机器人、自动驾驶领域，甚至是手机上都会用到点云技术，如FaceID。

 （图片来源于网络，侵删）

但点云的一些特性也使它难以处理，首先，三维点云比图像多了一个维度；其次，点云是不规则分布的，比图像式的规则网格更难处理；然后，点云缺少了图像中的纹理，导致在语义分析方面的困难；同时，由于三维点云的应用面非常广，点云处理所涉及的算法也多种多样，涵盖了机器人、计算机视觉的各个分支。

这对学习技术有了很高的要求，但相关教材寥寥无几，网上资料也比较零散，国内外系统讲解三维点云的课程更是屈指可数。

基于此，深蓝学院开设了『三维点云处理』课程，希望通过这门课，大家能对一些经典算法的理论有一些清晰的认识，自己能实现这些算法，而不是简单调用一个API而已。

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 课程讲师

 黎嘉信

自动驾驶研究科学家

新加坡国立大学（NUS）博士

博士期间，师从电子与计算机系Ben M. Chen教授及计算机系Lee Gim Hee教授，主要研究领域为计算机视觉、深度学习、机器人。在CVPR , ICCV , ICRA , IROS 的顶级会议上以第一作者发表论文多篇。在2017, 2015年国际微小型无人机大赛中分别获得冠军、亚军。

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课程大纲

（本课程中文授课，点击图片查看大图）

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实践项目

本门课程采用理论与实践相结合的教学方式，通过9个实践项目，让大家将课上所学知识，即学即用，通过亲自动手实践达到灵活掌握，融会贯通的效果。

（可左右滑动，点击图片可放大）

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学后收获

1. 对三维点云这一领域有全方位的认知，了解三维感知的各种问题及解决方案；

2. 深入理解各个经典点云算法，比如octree，ICP，PointNet等，并且在真实数据集上实现、应用这些算法；

3. 涉猎最前沿的感知(Perception)方向的深度学习算法，比如物体检测、点云配准、特征提取等，了解学术界的热点问题及发展趋势；

4. 了解实际应用中各种算法的优势及局限，对于具体问题如何选择合适的算法，以及如何修改算法应对长尾/边缘问题（longtail/edge cases）。

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还能收获什么

1. 优质的学习圈子

伙伴们大多是来自985、211及海外院校硕博，在这里大家一起学习、进行讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源。

2. 企业认可的证书

学完课程后将有机会收获优秀学员证书、毕业证书，为你的简历加分添彩。

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课程服务

1. 三师助力

讲师&助教及时答疑解惑，班主任全程带班督学，帮你克服拖延，不断进步。

（左右滑动，查看更多）

2. 定期班会

助教会对作业进行1V1讲评和指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中收获更多思路。

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