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

Ce que vous allez apprendre

  • 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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Anglais

Enseignant

Offert par

Placeholder

Université de Toronto

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up97%(1,060 notes)Info
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
7 heures pour terminer

Module 1: Basics of 3D Computer Vision

7 heures pour terminer
6 vidéos (Total 43 min), 4 lectures, 2 quiz
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
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
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

Avis

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