Le cours virtuel "Perception visuelle pour les véhicules autonomes - Cours virtuel - Coursera", est un cours avec différents contenus et qui propose des cours vidéo de . Explorez ses fonctionnalités essentielles et cliquez sur le bouton orange pour obtenir des informations détaillées sur la plateforme d'apprentissage en ligne Coursera
Bienvenue à Visual Perception for Autonomous Vehicles, le troisième cours de la spécialisation en véhicules autonomes de l'Université de Toronto.
Ce cours vous présentera les principales tâches perceptives de la conduite autonome, de la détection d'objets statiques et dynamiques, et examinera les méthodes courantes de vision par ordinateur pour la perception robotique.
À la fin de ce cours, vous serez en mesure de travailler avec le modèle de caméra à sténopé, d'effectuer des étalonnages de caméra intrinsèques et extrinsèques, de détecter, de décrire et de combiner des caractéristiques d'image et de concevoir vos propres réseaux de neurones convolutifs.
Vous appliquerez ces méthodes à l'odométrie visuelle, à la détection et au suivi d'objets et à la segmentation sémantique pour l'estimation des surfaces praticables.
Ces techniques représentent les principales composantes de base du système de perception des véhicules autonomes.
Pour le projet final de ce cours, vous développerez des algorithmes qui identifient les boîtes englobantes des objets de la scène et définissent les limites de la surface traversable.
Vous travaillerez avec des données d'images réelles et synthétiques et évaluerez leurs performances sur un ensemble de données réalistes.
Il s'agit d'un cours avancé, destiné aux étudiants ayant une formation en vision par ordinateur et en apprentissage en profondeur.
Pour réussir ce cours, vous devez avoir une expérience de programmation en Python 3.
0 et être familiarisé avec l'algèbre linéaire (matrices, vecteurs, multiplication matricielle, étendue, valeurs propres et vecteurs et inverses).
destiné aux étudiants ayant une formation en vision par ordinateur et en apprentissage en profondeur.
Pour réussir ce cours, vous devez avoir une expérience de programmation en Python 3.
0 et être familiarisé avec l'algèbre linéaire (matrices, vecteurs, multiplication matricielle, étendue, valeurs propres et vecteurs et inverses).
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Université de Toronto
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