新年特惠！3D视觉从入门到精通

三 星球内独家秘制课程

基础课程

3.1 高精度相机标定从理论到实战系统教程

3.2 ROS2从入门到实战视频教程

ROS2从入门到实战视频教程，从小白方式介绍到高阶使用讲解，对ROS2进行全面的实操教学训练，为大家提供系统性的学习机会。

3.3 四旋翼飞行器：算法与实战

工业3D视觉系列视频课程

3.4 基于面结构光三维重建系列视频

主讲老师团队包括:吴周杰博士、邓博、书涵、张琼仪、杨洋博士、郭文博博士等。

3.5 机械臂抓取、三维点云、三维重建等

3.6 3DGS三维重建直播研讨会

SLAM系列视频

3.7 如何轻松拿捏LIO-SAM?(提供注释版本代码)

3.8 彻底剖析激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM算法:理论推导、代码讲解和实战系列视频

多模态融合 SLAM 的门槛较高，在需要视觉 SLAM 与激光 SLAM 的基础之外，还会遇到不同模态测量的融合，不同传感器的时间同步，多传感器的外参标定，多传感器异常检测等问题，使得各位同学做这块的时候遇到诸多障碍。因此我们联合机器人学国家重点实验室的博士大佬推出这门课程，从理论和代码实现两个方面对激光雷达-视觉IMU-GPS 融合的 SLAM 算法框架和技术难点进行讲解，并且博士大佬会根据自己多年的机器人工程经验，向大家讲解在实际机器人应用中多模态融合的方法和技巧。

3.9 ORB-SLAM3理论基础+关键技术详解

3.8 视觉-惯性SLAM:VINS-Fusion原理精讲

视觉-惯性SLAM所涉及的理论深度较深、覆盖面广，并对工程实践能力要求也较高，新手自学时相对比较困难。当下虽然有很多丰富的理论资料和优秀的相关开源项目，但是许多童鞋面对海量的理论资料、复杂的开源项目时可能无从下手，前期学习曲线过于陡峭，不得不放弃继续深入。为此，我们推出了《视觉-惯性SLAM的入门与实践》课程，结合VINS-Fusion 源码，系统地对视觉-惯性 SLAM 的基础理论知识进行梳理。整套课程由一线算法工程师教授，从基础理论到代码剖析，保姆级教学，助力学员一步步从小白成长为大牛。

自动驾驶

3.9 单目深度估计方法:理论与实战视频

视频教程主要分为两大部分：理论篇和实战篇，由于有监督方法的深度真值获取困难，且无监督方法的效果与有监督方法几乎相当，我们将课程的重心放在了无监督方法上。

其中， 理论篇 主要包括：深度估计相关的损失函数、评价指标等基础理论，传统深度估计方法、无监督深度估计方法等理论知识。 实战部分 包括：传统深度估计方法和深度学习方法，偏向于无监督深度估计以及相关应用等等。

3.10 自动驾驶中的深度学习模型部署实战视频

本视频教程将采用理论和实践相结合的思路，首先对TensorRT的编程模型以及GPU/cuda的相关知识进行讲解，带领大家达到知其所以然的程度；之后课程将用分类、检测、分割三个例子来展示详细编程流程，并给出相关代码，达到真正能落地的工业级分享。

3.11 面向自动驾驶领域的3D点云深度学习目标检测系列视频

本视频教程以3D点云深度学习为主，对Point-based和Voxel-based系列的3D目标检测网络架构进行系统剖析和代码梳理，助力各位同学在点云深度学习更快的入门和更深的理解。