专为深入掌握自动驾驶技术的学习者打造的系统课程。课程从3D视觉技术在自动驾驶中的核心应用出发，覆盖感知、定位、规划、控制等自动驾驶全栈模块，通过理论讲解与实战项目相结合的方式，让学员全面掌握从环境感知到车辆控制的完整技术链，具备独立参与自动驾驶系统开发的能力。

*   【置顶内容】/

  *   01 面向自动驾驶领域的3D点云深度学习目标检测课程/

    *   01 3D点云深度学习介绍.mp4

    *   02 基于Point的深度学习网络(上).mp4

    *   03 基于Point的深度学习网络(中).mp4

    *   04 基于Point的深度学习网络(下)&&基于Voxel的深度学习网络(上).mp4

    *   05 基于Voxel的深度学习网络(中).mp4

    *   06 基于Voxel的深度学习网络(下).mp4

    *   07 点云-图像融合的深度学习网络.mp4

  *   02 单目深度估计方法 理论与实战/

    *   01 公开课单目深度估计方法 理论与实战.mp4

    *   02 绪论.mp4

    *   03 深度估计相关原理.mp4

    *   04 基于传统方法的单目深度估计.mp4

    *   05 基于多帧的单目深度估计.mp4

    *   06 单目深度估计中的动态物体处理方法.mp4

    *   07 传统方法实战.mp4

    *   08 FeatDepth 算法实战.mp4

    *   09 Depth and motion learning算法实战.mp4

    *   10 单目深度估计模型融合方法和实战.mp4

    *   11 尺度恢复和伪激光的3D可视化.mp4

  *   03 自动驾驶中的深度学习模型部署实战/

    *   01 课程介绍及TensorRT简介、转换模型、模型部署.mp4

    *   02 深入介绍TensoRT及如何优化TensorRT.mp4

    *   03 数据预处理NPP库介绍及CUDA编程模型之线程操作.mp4

    *   04 CUDA编程之内存访问、CUDA异步并行执行.mp4

    *   05 CUDA编程优化、profile使用.mp4

    *   06 CUDA实战并行规约实现数组求和.mp4

    *   07 模型实战检测、分割.mp4

    *   08 模型实战 TensorRT自定义层.mp4

    *   09 自动驾驶系统开发.mp4

    *   10 模型实战分割.mp4