深度学习-无人驾驶实战

【资源介绍】：

基于深度学习的无人驾驶领域经典算法及其应用实战，全部算法均展开源码解读与项目实战

通俗讲解无人驾驶领域中经典应用场景及其技术实现，结合新版论文与前沿算法解读当下主流技术与落地方法，源码级别分析项目实现流程与核心架构复现细节。全部项目均采用真实数据集与实际应用场景，主要包括深度估计，车道线检测，BEV特征空间构建，轨迹预测，三维重建等场景。

【资源目录】:

├──01 深度估计算法原理解读

| ├──01 深度估计效果与应用.mp4 50.28M

| ├──02 kitti数据集介绍.mp4 64.86M

| ├──03 使用backbone获取层级特征.mp4 17.08M

| ├──04 差异特征计算边界信息.mp4 20.90M

| ├──05 SPP层的作用.mp4 13.01M

| ├──06 空洞卷积与ASPP.mp4 15.22M

| ├──07 特征拼接方法分析.mp4 17.51M

| ├──08 网络coarse-to-fine过程.mp4 20.61M

| ├──09 权重参数预处理.mp4 22.36M

| └──10 损失计算.mp4 23.60M

├──02 深度估计项目实战

| ├──01 项目环境配置解读.mp4 37.03M

| ├──02 数据与标签定义方法.mp4 50.58M

| ├──03 数据集dataloader制作.mp4 27.87M

| ├──04 使用backbone进行特征提取.mp4 30.56M

| ├──05 计算差异特征.mp4 22.66M

| ├──06 权重参数标准化操作.mp4 30.64M

| ├──07 网络结构ASPP层.mp4 35.27M

| ├──08 特征拼接方法解读.mp4 34.70M

| ├──09 输出深度估计结果.mp4 18.42M

| ├──10 损失函数通俗解读.mp4 49.18M

| └──11 模型DEMO输出结果.mp4 54.45M

├──03 车道线检测算法与论文解读

| ├──01 数据标签与任务分析.mp4 39.45M

| ├──02 网络整体框架分析.mp4 23.37M

| ├──03 输出结果分析.mp4 15.09M

| ├──04 损失函数计算方法.mp4 21.16M

| └──05 论文概述分析.mp4 48.20M

├──04 基于深度学习的车道线检测项目实战

| ├──01 车道数据与标签解读.mp4 43.13M

| ├──02 项目环境配置演示.mp4 21.52M

| ├──03 制作数据集dataloader.mp4 39.32M

| ├──04 车道线标签数据处理.mp4 24.06M

| ├──05 四条车道线标签位置矩阵.mp4 16.34M

| ├──06 grid设置方法.mp4 29.68M

| ├──07 完成数据与标签制作.mp4 18.52M

| ├──08 算法网络结构解读.mp4 42.15M

| ├──09 损失函数计算模块分析.mp4 33.30M

| ├──10 车道线规则损失函数限制.mp4 32.42M

| └──11 DEMO制作与配置.mp4 31.82M

├──06 局部特征关键点匹配实战

| ├──02 DEMO效果演示.mp4 51.76M

| ├──03 backbone特征提取模块.mp4 20.14M

| ├──04 注意力机制的作用与效果分析.mp4 21.95M

| ├──05 特征融合模块实现方法.mp4 21.37M

| ├──06 cross关系计算方法实例.mp4 21.11M

| ├──09 精细化调整方法与实例.mp4 31.96M

| └──10 得到精细化输出结果.mp4 14.18M

├──07 三维重建应用与坐标系基础

| ├──01 三维重建概述分析.mp4 49.67M

| ├──02 三维重建应用领域概述.mp4 10.83M

| ├──03 成像方法概述.mp4 13.38M

| ├──04 相机坐标系.mp4 15.12M

| ├──05 坐标系转换方法解读.mp4 17.50M

| ├──06 相机内外参.mp4 14.41M

| ├──07 通过内外参数进行坐标变换.mp4 13.82M

| └──08 相机标定简介.mp4 4.21M

├──08 NeuralRecon算法解读

| ├──01 任务流程分析.mp4 16.53M

| ├──02 基本框架熟悉.mp4 22.32M

| ├──03 特征映射方法解读.mp4 27.17M

| ├──04 片段融合思想.mp4 13.43M

| └──05 整体架构重构方法.mp4 17.86M

├──09 NeuralRecon项目环境配置

| ├──01 数据集下载与配置方法.mp4 39.03M

| ├──02 Scannet数据集内容概述.mp4 26.50M

| ├──03 TSDF标签生成方法.mp4 39.48M

| ├──04 ISSUE的作用.mp4 42.05M

| └──05 完成依赖环境配置.mp4 41.48M

├──10 NeuralRecon项目源码解读

| ├──01 Backbone得到特征图.mp4 27.37M

| ├──02 初始化体素位置.mp4 34.07M

| ├──03 坐标映射方法实现.mp4 20.83M

| ├──04 得到体素所对应特征图.mp4 40.45M

| ├──05 插值得到对应特征向量.mp4 24.39M

| ├──06 得到一阶段输出结果.mp4 29.90M

| ├──07 完成三个阶段预测结果.mp4 33.57M

| └──08 项目总结.mp4 72.67M

├──11 TSDF算法与应用

| ├──01 TSDF整体概述分析.mp4 18.90M

| ├──02 合成过程DEMO演示.mp4 13.03M

| ├──03 布局初始化操作.mp4 10.26M

| ├──04 TSDF计算基本流程解读.mp4 21.16M

| ├──05 坐标转换流程分析.mp4 24.78M

| └──06 输出结果融合更新.mp4 20.16M

├──12 TSDF实战案例

| ├──01 环境配置概述.mp4 24.01M

| ├──02 初始化与数据读取.mp4 16.33M

| └──03 计算得到TSDF输出.mp4 30.45M

├──14 轨迹估计预测实战

| ├──01 数据与环境配置.mp4 24.58M

| ├──02 训练数据准备.mp4 19.00M

| ├──03 Agent特征提取方法.mp4 30.09M

| ├──04 DataLoader构建图结构.mp4 22.52M

| └──05 SubGraph与Attention模型流程.mp4 27.30M

├──15 特斯拉无人驾驶解读

| └──01 特斯拉无人驾驶解读.mp4 409.96M

└──资料

| ├──1.深度估计算法解读

| | ├──Monocular_Depth_Estimation_Using_Laplacian_Pyramid-Based_Depth_Residuals.pdf 13.78M

| | └──深度估计.pdf 1.50M

| ├──10-NeuralRecon项目源码解读

| | └──NeuralRecon

| | | ├──all_tsdf_9.zip 5.30M

| | | ├──data.py 9.87kb

| | | └──train_demo.zip 64.62M

| ├──11-TSDF算法与应用

| | └──TSDF.pdf 786.76kb

| ├──12-TSDF实战案例

| | └──TSDF实例

| | | └──tsdf-fusion-python-master.zip 120.44M

| ├──13-轨迹估计算法与论文解读

| | └──无人驾驶.pdf 629.17kb

| ├──14-轨迹估计预测实战

| | └──Vector.zip 4.93M

| ├──15-特斯拉无人驾驶解读

| | └──Tesla无人驾驶.pdf 4.02M

| ├──2.深度估计项目实战

| | └──LapDepth.zip 650.39M

| ├──3-车道线检测算法与论文解读

| | └──基于深度学习的车道线检测.pdf 879.67kb

| ├──4-基于深度学习的车道线检测项目实战

| | └──Lane-Detection.zip 1.90G

| ├──5-商汤LoFTR算法解读

| | ├──2104.00680.pdf 7.68M

| | └──Loftr.pdf 1.66M

| ├──6-局部特征关键点匹配实战

| | └──LoFTR.zip 404.06M

| ├──7-三维重建应用与坐标系基础

| | └──三维重建.pdf 2.91M

| ├──8-NeuralRecon算法解读

| | ├──NeuralRecon.pdf 7.73M

| | └──三维重建.pdf 3.07M

| └──9-NeuralRecon项目环境配置

| | └──参考其GITHUB即可