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Der virtuelle Kurs „Visuelle Wahrnehmung für autonome Fahrzeuge – Virtueller Kurs – Coursera“, ist ein Kurs mit unterschiedlichen Inhalten und bietet Videoklassen von . Erkunden Sie die wesentlichen Funktionen und klicken Sie auf die orangefarbene Schaltfläche, um detaillierte Informationen zur E-Learning-Plattform von Coursera zu erhalten
Willkommen bei Visual Perception for Autonomous Vehicles, dem dritten Kurs der Autonomous Vehicles Specialization an der University of Toronto.
Dieser Kurs führt Sie in die wichtigsten Wahrnehmungsaufgaben beim autonomen Fahren, der statischen und dynamischen Objekterkennung ein und untersucht gängige Computer-Vision-Methoden für die Roboterwahrnehmung.
Am Ende dieses Kurses sind Sie in der Lage, mit dem Lochkameramodell zu arbeiten, intrinsische und extrinsische Kamerakalibrierungen durchzuführen, Bildmerkmale zu erkennen, zu beschreiben und zu kombinieren und Ihre eigenen Convolutional Neural Networks zu entwerfen.
Sie wenden diese Methoden auf visuelle Odometrie, Objekterkennung und -verfolgung sowie semantische Segmentierung zur Schätzung begehbarer Oberflächen an.
Diese Techniken stellen die wichtigsten Grundkomponenten des Wahrnehmungssystems autonomer Fahrzeuge dar.
Für das Abschlussprojekt in diesem Kurs entwickeln Sie Algorithmen, die Begrenzungsrahmen für Objekte in der Szene identifizieren und die Grenzen der befahrbaren Oberfläche definieren.
Sie arbeiten mit realen und synthetischen Bilddaten und bewerten deren Leistungsfähigkeit an einem realistischen Datensatz.
Dies ist ein Kurs für Fortgeschrittene, der für Studenten mit einem Hintergrund in Computer Vision und Deep Learning gedacht ist.
Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, müssen Sie über Programmiererfahrung in Python 3 verfügen.
0 und mit linearer Algebra (Matrizen, Vektoren, Matrizenmultiplikation, Range, Eigenwerte und Vektoren und Inversen) vertraut sein.
für Studenten mit einem Hintergrund in Computer Vision und Deep Learning.
Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, müssen Sie über Programmiererfahrung in Python 3 verfügen.
0 und mit linearer Algebra (Matrizen, Vektoren, Matrizenmultiplikation, Range, Eigenwerte und Vektoren und Inversen) vertraut sein.
für Studenten mit einem Hintergrund in Computer Vision und Deep Learning.
Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, müssen Sie über Programmiererfahrung in Python 3 verfügen.
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Universität von Toronto
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