深度学习-3D点云实战系列

深度学习-3D点云实战系列
共60节 2959人在学 课程详情
  • 3D点云应用领域分析

    • 点云应用领域与发展分析
    • 点云分割任务(数据代码下载在网盘链接中)
    • 点云补全任务
    • 点云检测与配准任务
    • 点云数据特征提取概述
    • 课程介绍
    • 点云数据概述
  • 3D点云PointNet算法

    • 3D数据应用领域与点云介绍
    • 点云数据可视化展示
    • 点云数据特性和及要解决的问题
    • PointNet算法出发点解读
    • PointNet算法网络架构解读
  • PointNet++算法解读

    • PointNet升级版算法要解决的问题
    • 最远点采样方法
    • 分组Group方法原理解读
    • 整体流程概述分析
    • 分类与分割问题解决方案
    • 遇到的问题及改进方法分析
  • Pointnet++项目实战

    • 项目文件概述
    • 数据读取模块配置
    • DEBUG解读网络模型架构
    • 最远点采样介绍
    • 采样得到中心点
    • 组区域划分方法
    • 实现group操作得到各中心簇
    • 特征提取模块整体流程
    • 预测结果输出模块
    • 分类任务总结
    • 分割任务数据与配置概述
    • 分割需要解决的任务概述
    • 上采样完成分割任务
  • 点云补全PF-Net论文解读

    • 点云补全要解决的问题
    • 基本解决方案概述
    • 整体网络概述
    • 网络计算流程
    • 输入与计算结果
  • 点云补全实战解读

    • 数据与项目配置解读
    • 待补全数据准备方法
    • 整体框架概述
    • MRE特征提取模块
    • 分层预测输出模块
    • 补全点云数据
    • 判别模块
  • 点云配准及其案例实战

    • 点云配准任务概述
    • 配准要完成的目标解读
    • 训练数据构建
    • 任务基本流程
    • 数据源配置方法
    • 参数计算模块解读
    • 基于模型预测输出参数
    • 特征构建方法分析
    • 任务总结
  • 基础补充-PyTorch框架基本处理操作

    • PyTorch框架发展趋势简介
    • 框架安装方法
    • PyTorch基本操作简介
    • 自动求导机制
    • 线性回归DEMO-数据与参数配置
    • 线性回归DEMO-训练回归模型
    • 补充:常见tensor格式
    • 补充:Hub模块简介
  • 基础补充-PyTorch框架必备核心模块解读

    • 卷积网络参数定义
    • 网络流程解读
    • Vision模块功能解读
    • 分类任务数据集定义与配置
    • 图像增强的作用
    • 数据预处理与数据增强模块
    • Batch数据制作
    • 迁移学习的目标
    • 迁移学习策略
    • 加载训练好的网络模型
    • 优化器模块配置
    • 实现训练模块
    • 训练结果与模型保存
    • 加载模型对测试数据进行预测
    • 额外补充-Resnet论文解读
    • 额外补充-Resnet网络架构解读
  • 基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析

    • 对抗生成网络通俗解释
    • GAN网络组成
    • 损失函数解释说明
    • 数据读取模块
    • 生成与判别网络定义

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    课时介绍

    PyTorch基本操作简介

    课程介绍

    深度学习3D点云实战系列课程旨在帮助同学们快速掌握点云数据处理,特征提取与建模应用。通俗讲解点云领域各大方向应用与核心算法,基于论文讲解Pointnet系列算法知识点并详解其网络模型架构。所有算法均配套实战项目,内容主要包括poinenet系列点云分类与分割,点云补全,点云配准等项目,全部基于实际数据集进行源码解读。整体风格通俗易懂,提供全部数据与代码。

     

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