Основная Преподавание Аспирантура Статьи студентов Садеков Ринат

Целью курса является обзор математических и нейросетевых методов и подходов используемых для анализа данных с целью формирования трехмерной картины сцены применительно к задачам автономного движения транспорта (в городской среде и при решении сельскохозяйственных задач). Курс затрагивает классическую теорию решения задач описанную в книгах Foundations of Computer Vision или Computer Vision: Algorithms and Applications и современную нейросетевую теорию решения задач описанную преимущественно в научных статьях. На лекционных занятиях рассматривается обширное число вопросов, связанных с калибровкой нескольких камер, совместной калибровкой лидара и камеры, камеры и инерциального модуля, рассматриваются вопросы формирования пространственных траекторий объектов сцены, собственной траектории движения, построение карт препятствий. Краткий проморолик курса [mp4]. Практические занятия выполняются с использованием языка программирования python и фреймворка глубокого обучения pytorch. Программный код практических занятий оформлен в виде git репозиториев. Видеовизитка лектора о курсе [mp4].



---