【资源介绍】：
基于深度学习的无人驾驶领域经典算法及其应用实战，全部算法均展开源码解读与项目实战
通俗讲解无人驾驶领域中经典应用场景及其技术实现，结合新版论文与前沿算法解读当下主流技术与落地方法，源码级别分析项目实现流程与核心架构复现细节。全部项目均采用真实数据集与实际应用场景，主要包括深度估计，车道线检测，BEV特征空间构建，轨迹预测，三维重建等场景。
【资源目录】:
├──01 深度估计算法原理解读
| ├──01 深度估计效果与应用.mp4 50.28M
| ├──02 kitti数据集介绍.mp4 64.86M
| ├──03 使用backbone获取层级特征.mp4 17.08M
| ├──04 差异特征计算边界信息.mp4 20.90M
| ├──05 SPP层的作用.mp4 13.01M
| ├──06 空洞卷积与ASPP.mp4 15.22M
| ├──07 特征拼接方法分析.mp4 17.51M
| ├──08 网络coarse-to-fine过程.mp4 20.61M
| ├──09 权重参数预处理.mp4 22.36M
| └──10 损失计算.mp4 23.60M
├──02 深度估计项目实战
| ├──01 项目环境配置解读.mp4 37.03M
| ├──02 数据与标签定义方法.mp4 50.58M
| ├──03 数据集dataloader制作.mp4 27.87M
| ├──04 使用backbone进行特征提取.mp4 30.56M
| ├──05 计算差异特征.mp4 22.66M
| ├──06 权重参数标准化操作.mp4 30.64M
| ├──07 网络结构ASPP层.mp4 35.27M
| ├──08 特征拼接方法解读.mp4 34.70M
| ├──09 输出深度估计结果.mp4 18.42M
| ├──10 损失函数通俗解读.mp4 49.18M
| └──11 模型DEMO输出结果.mp4 54.45M
├──03 车道线检测算法与论文解读
| ├──01 数据标签与任务分析.mp4 39.45M
| ├──02 网络整体框架分析.mp4 23.37M
| ├──03 输出结果分析.mp4 15.09M
| ├──04 损失函数计算方法.mp4 21.16M
| └──05 论文概述分析.mp4 48.20M
├──04 基于深度学习的车道线检测项目实战
| ├──01 车道数据与标签解读.mp4 43.13M
| ├──02 项目环境配置演示.mp4 21.52M
| ├──03 制作数据集dataloader.mp4 39.32M
| ├──04 车道线标签数据处理.mp4 24.06M
| ├──05 四条车道线标签位置矩阵.mp4 16.34M
| ├──06 grid设置方法.mp4 29.68M
| ├──07 完成数据与标签制作.mp4 18.52M
| ├──08 算法网络结构解读.mp4 42.15M
| ├──09 损失函数计算模块分析.mp4 33.30M
| ├──10 车道线规则损失函数限制.mp4 32.42M
| └──11 DEMO制作与配置.mp4 31.82M
├──06 局部特征关键点匹配实战
| ├──02 DEMO效果演示.mp4 51.76M
| ├──03 backbone特征提取模块.mp4 20.14M
| ├──04 注意力机制的作用与效果分析.mp4 21.95M
| ├──05 特征融合模块实现方法.mp4 21.37M
| ├──06 cross关系计算方法实例.mp4 21.11M
| ├──09 精细化调整方法与实例.mp4 31.96M
| └──10 得到精细化输出结果.mp4 14.18M
├──07 三维重建应用与坐标系基础
| ├──01 三维重建概述分析.mp4 49.67M
| ├──02 三维重建应用领域概述.mp4 10.83M
| ├──03 成像方法概述.mp4 13.38M
| ├──04 相机坐标系.mp4 15.12M
| ├──05 坐标系转换方法解读.mp4 17.50M
| ├──06 相机内外参.mp4 14.41M
| ├──07 通过内外参数进行坐标变换.mp4 13.82M
| └──08 相机标定简介.mp4 4.21M
├──08 NeuralRecon算法解读
| ├──01 任务流程分析.mp4 16.53M
| ├──02 基本框架熟悉.mp4 22.32M
| ├──03 特征映射方法解读.mp4 27.17M
| ├──04 片段融合思想.mp4 13.43M
| └──05 整体架构重构方法.mp4 17.86M
├──09 NeuralRecon项目环境配置
| ├──01 数据集下载与配置方法.mp4 39.03M
| ├──02 Scannet数据集内容概述.mp4 26.50M
| ├──03 TSDF标签生成方法.mp4 39.48M
| ├──04 ISSUE的作用.mp4 42.05M
| └──05 完成依赖环境配置.mp4 41.48M
├──10 NeuralRecon项目源码解读
| ├──01 Backbone得到特征图.mp4 27.37M
| ├──02 初始化体素位置.mp4 34.07M
| ├──03 坐标映射方法实现.mp4 20.83M
| ├──04 得到体素所对应特征图.mp4 40.45M
| ├──05 插值得到对应特征向量.mp4 24.39M
| ├──06 得到一阶段输出结果.mp4 29.90M
| ├──07 完成三个阶段预测结果.mp4 33.57M
| └──08 项目总结.mp4 72.67M
├──11 TSDF算法与应用
| ├──01 TSDF整体概述分析.mp4 18.90M
| ├──02 合成过程DEMO演示.mp4 13.03M
| ├──03 布局初始化操作.mp4 10.26M
| ├──04 TSDF计算基本流程解读.mp4 21.16M
| ├──05 坐标转换流程分析.mp4 24.78M
| └──06 输出结果融合更新.mp4 20.16M
├──12 TSDF实战案例
| ├──01 环境配置概述.mp4 24.01M
| ├──02 初始化与数据读取.mp4 16.33M
| └──03 计算得到TSDF输出.mp4 30.45M
├──14 轨迹估计预测实战
| ├──01 数据与环境配置.mp4 24.58M
| ├──02 训练数据准备.mp4 19.00M
| ├──03 Agent特征提取方法.mp4 30.09M
| ├──04 DataLoader构建图结构.mp4 22.52M
| └──05 SubGraph与Attention模型流程.mp4 27.30M
├──15 特斯拉无人驾驶解读
| └──01 特斯拉无人驾驶解读.mp4 409.96M
└──资料
| ├──1.深度估计算法解读
| | ├──Monocular_Depth_Estimation_Using_Laplacian_Pyramid-Based_Depth_Residuals.pdf 13.78M
| | └──深度估计.pdf 1.50M
| ├──10-NeuralRecon项目源码解读
| | └──NeuralRecon
| | | ├──all_tsdf_9.zip 5.30M
| | | ├──data.py 9.87kb
| | | └──train_demo.zip 64.62M
| ├──11-TSDF算法与应用
| | └──TSDF.pdf 786.76kb
| ├──12-TSDF实战案例
| | └──TSDF实例
| | | └──tsdf-fusion-python-master.zip 120.44M
| ├──13-轨迹估计算法与论文解读
| | └──无人驾驶.pdf 629.17kb
| ├──14-轨迹估计预测实战
| | └──Vector.zip 4.93M
| ├──15-特斯拉无人驾驶解读
| | └──Tesla无人驾驶.pdf 4.02M
| ├──2.深度估计项目实战
| | └──LapDepth.zip 650.39M
| ├──3-车道线检测算法与论文解读
| | └──基于深度学习的车道线检测.pdf 879.67kb
| ├──4-基于深度学习的车道线检测项目实战
| | └──Lane-Detection.zip 1.90G
| ├──5-商汤LoFTR算法解读
| | ├──2104.00680.pdf 7.68M
| | └──Loftr.pdf 1.66M
| ├──6-局部特征关键点匹配实战
| | └──LoFTR.zip 404.06M
| ├──7-三维重建应用与坐标系基础
| | └──三维重建.pdf 2.91M
| ├──8-NeuralRecon算法解读
| | ├──NeuralRecon.pdf 7.73M
| | └──三维重建.pdf 3.07M
| └──9-NeuralRecon项目环境配置
| | └──参考其GITHUB即可
