À propos de ce cours

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Dates limites flexibles
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Niveau avancé

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

Approx. 31 heures pour terminer
Anglais
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Anglais

Enseignant

Offert par

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Université de Toronto

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

2 heures pour terminer

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

2 heures pour terminer
4 vidéos (Total 18 min), 4 lectures
4 vidéos
Welcome to the course4 min
Meet the Instructor, Steven Waslander5 min
Meet the Instructor, Jonathan Kelly2 min
4 lectures
Course Prerequisites15 min
How to Use Discussion Forums15 min
How to Use Supplementary Readings in This Course15 min
Recommended Textbooks15 min
7 heures pour terminer

Module 1: Basics of 3D Computer Vision

7 heures pour terminer
6 vidéos (Total 43 min), 4 lectures, 2 quiz
6 vidéos
Lesson 1 Part 2: Camera Projective Geometry8 min
Lesson 2: Camera Calibration7 min
Lesson 3 Part 1: Visual Depth Perception - Stereopsis7 min
Lesson 3 Part 2: Visual Depth Perception - Computing the Disparity5 min
Lesson 4: Image Filtering7 min
4 lectures
Supplementary Reading: The Camera Sensor30 min
Supplementary Reading: Camera Calibration15 min
Supplementary Reading: Visual Depth Perception30 min
Supplementary Reading: Image Filtering15 min
1 exercice pour s'entraîner
Module 1 Graded Quiz30 min
Semaine
2

Semaine 2

7 heures pour terminer

Module 2: Visual Features - Detection, Description and Matching

7 heures pour terminer
6 vidéos (Total 44 min), 5 lectures, 1 quiz
6 vidéos
Lesson 2: Feature Descriptors6 min
Lesson 3 Part 1: Feature Matching7 min
Lesson 3 Part 2: Feature Matching: Handling Ambiguity in Matching5 min
Lesson 4: Outlier Rejection8 min
Lesson 5: Visual Odometry9 min
5 lectures
Supplementary Reading: Feature Detectors and Descriptors30 min
Supplementary Reading: Feature Matching15 min
Supplementary Reading: Feature Matching15 min
Supplementary Reading: Outlier Rejection15 min
Supplementary Reading: Visual Odometry10 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

Module 3: Feedforward Neural Networks

3 heures pour terminer
6 vidéos (Total 58 min), 6 lectures, 1 quiz
6 vidéos
Lesson 2: Output Layers and Loss Functions10 min
Lesson 3: Neural Network Training with Gradient Descent10 min
Lesson 4: Data Splits and Neural Network Performance Evaluation8 min
Lesson 5: Neural Network Regularization9 min
Lesson 6: Convolutional Neural Networks9 min
6 lectures
Supplementary Reading: Feed-Forward Neural Networks15 min
Supplementary Reading: Output Layers and Loss Functions15 min
Supplementary Reading: Neural Network Training with Gradient Descent15 min
Supplementary Reading: Data Splits and Neural Network Performance Evaluation10 min
Supplementary Reading: Neural Network Regularization15 min
Supplementary Reading: Convolutional Neural Networks10 min
1 exercice pour s'entraîner
Feed-Forward Neural Networks30 min
Semaine
4

Semaine 4

3 heures pour terminer

Module 4: 2D Object Detection

3 heures pour terminer
4 vidéos (Total 52 min), 4 lectures, 1 quiz
4 vidéos
Lesson 2: 2D Object detection with Convolutional Neural Networks11 min
Lesson 3: Training vs. Inference11 min
Lesson 4: Using 2D Object Detectors for Self-Driving Cars14 min
4 lectures
Supplementary Reading: The Object Detection Problem15 min
Supplementary Reading: 2D Object detection with Convolutional Neural Networks30 min
Supplementary Reading: Training vs. Inference45 min
Supplementary Reading: Using 2D Object Detectors for Self-Driving Cars30 min
1 exercice pour s'entraîner
Object Detection For Self-Driving Cars30 min

Avis

Meilleurs avis pour VISUAL PERCEPTION FOR SELF-DRIVING CARS

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Voiture autonome

Foire Aux Questions

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