Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
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Stufe „Fortgeschritten“

This is an advanced course, intended for learners with a background in computer vision and deep learning.

Ca. 31 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Work with the pinhole camera model, and perform intrinsic and extrinsic camera calibration

  • Detect, describe and match image features and design your own convolutional neural networks

  • Apply these methods to visual odometry, object detection and tracking

  • Apply semantic segmentation for drivable surface estimation

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This is an advanced course, intended for learners with a background in computer vision and deep learning.

Ca. 31 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

Placeholder

University of Toronto

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Welcome to Course 3: Visual Perception for Self-Driving Cars

2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 18 min), 4 Lektüren
4 Videos
Welcome to the course4m
Meet the Instructor, Steven Waslander5m
Meet the Instructor, Jonathan Kelly2m
4 Lektüren
Course Prerequisites15m
How to Use Discussion Forums15m
How to Use Supplementary Readings in This Course15m
Recommended Textbooks15m
7 Stunden zum Abschließen

Module 1: Basics of 3D Computer Vision

7 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 43 min), 4 Lektüren, 2 Quiz
6 Videos
Lesson 1 Part 2: Camera Projective Geometry8m
Lesson 2: Camera Calibration7m
Lesson 3 Part 1: Visual Depth Perception - Stereopsis7m
Lesson 3 Part 2: Visual Depth Perception - Computing the Disparity5m
Lesson 4: Image Filtering7m
4 Lektüren
Supplementary Reading: The Camera Sensor30m
Supplementary Reading: Camera Calibration15m
Supplementary Reading: Visual Depth Perception30m
Supplementary Reading: Image Filtering15m
1 praktische Übung
Module 1 Graded Quiz30m
Woche
2

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

Module 2: Visual Features - Detection, Description and Matching

7 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 44 min), 5 Lektüren, 1 Quiz
6 Videos
Lesson 2: Feature Descriptors6m
Lesson 3 Part 1: Feature Matching7m
Lesson 3 Part 2: Feature Matching: Handling Ambiguity in Matching5m
Lesson 4: Outlier Rejection8m
Lesson 5: Visual Odometry9m
5 Lektüren
Supplementary Reading: Feature Detectors and Descriptors30m
Supplementary Reading: Feature Matching15m
Supplementary Reading: Feature Matching15m
Supplementary Reading: Outlier Rejection15m
Supplementary Reading: Visual Odometry10m
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Module 3: Feedforward Neural Networks

3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 58 min), 6 Lektüren, 1 Quiz
6 Videos
Lesson 2: Output Layers and Loss Functions10m
Lesson 3: Neural Network Training with Gradient Descent10m
Lesson 4: Data Splits and Neural Network Performance Evaluation8m
Lesson 5: Neural Network Regularization9m
Lesson 6: Convolutional Neural Networks9m
6 Lektüren
Supplementary Reading: Feed-Forward Neural Networks15m
Supplementary Reading: Output Layers and Loss Functions15m
Supplementary Reading: Neural Network Training with Gradient Descent15m
Supplementary Reading: Data Splits and Neural Network Performance Evaluation10m
Supplementary Reading: Neural Network Regularization15m
Supplementary Reading: Convolutional Neural Networks10m
1 praktische Übung
Feed-Forward Neural Networks30m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Module 4: 2D Object Detection

3 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 52 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
4 Videos
Lesson 2: 2D Object detection with Convolutional Neural Networks11m
Lesson 3: Training vs. Inference11m
Lesson 4: Using 2D Object Detectors for Self-Driving Cars14m
4 Lektüren
Supplementary Reading: The Object Detection Problem15m
Supplementary Reading: 2D Object detection with Convolutional Neural Networks30m
Supplementary Reading: Training vs. Inference45m
Supplementary Reading: Using 2D Object Detectors for Self-Driving Cars30m
1 praktische Übung
Object Detection For Self-Driving Cars30m

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Häufig gestellte Fragen

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