3D点云是一种常见的空间几何结构表达方式，可以说在计算机视觉领域的曝光率很高。点云数据获取难度降低后，更凸显出了点云处理及三维场景的重要性。在自动驾驶领域，3D点云主要应用于车道线检测，目标检测，3D定位，地图配准，物体追踪，自动泊车等方面。
研梦非凡邀请国内一线车企研究院资深算法工程师Frank导师，为大家带来《前沿算法论文解读系列——点云深度学习算法》，从点云深度学习算法基础概念到深入剖析点云分类、分割、目标检测算法，及点云在自动驾驶领域的前沿应用！
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课程内容概览
点云的基本概念
点云的基本概念
点云可视化
点云的特性
点云存储格式
点云的常见数据集
点云分类分割算法
PointNet
PointNet++
点云目标检测算法
基于point：PointRCNN
基于point：Fast PointRCNN
基于point：IA-SSD
基于Voxel：VoxelNet
基于Voxel：PointPillars
基于Point-Voxel：PV-RCNN
点云应用前瞻
智能城市规划与管理
虚拟现实与增强现实
智能交通与自动驾驶
医疗影像处理与手术规划
智能制造与工业应用
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导师介绍
Frank导师 计算机视觉资深算法工程师 深耕机器视觉多年,在人脸识别,检测分割、车道线识别领域有成功落地项目经验 参加多项自然基金项目课题研究。
个人成就：发表计算机视觉领域论文3篇,已授权发明专利3项。
ps：研梦非凡做前沿直播，主要是教会大家如何读论文时候抓住重点，从实际读论文的过程中，让大家掌握有效的方法，发现找创新点和写论文阅读报告的能力。
自动驾驶之心的粉丝如果你的研究包括以下方向/方法，或者有你感兴趣的idea，可以享受粉丝福利（1v1论文指导选题阶段学习规划部分先meeting后付款，具体活动可扫码咨询助教）
自动驾驶研究方向
自动驾驶方向科研常用方法
自动驾驶方向现准备好的idea
你的研究方向/方法/idea可以不限以上自动驾驶方向，cv全方向/nlp全方向/机器学习/深度学习都可以来研梦非凡匹配到合适的科研指导。
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根据自动驾驶之心粉丝的科研需求我们推出两种论文指导方案
1v1定制化论文指导
按不同的需求收费，区别于其他1v1论文辅导收全程指导费。
针对在完成论文的过程中某些部分遇到难题，而找不到路径的同学，协助其用更少的费用快速地解决问题。
1v1定制化论文指导分三个阶段：
选题阶段
导师根据学员实际情况与需求，引导论文idea或给出论文idea
导师针对已有研究成果进行梳理和分析指导，让学员了解研究领域的发展状况、研究方法和趋势，确定论文idea的研究方法和目标。
导师结合己有研究成果的情况和论文idea，对学员后续的研究方法做出初步的规划和判断。
实验阶段
实验设计，明确研究问题、研究目标和研究方法
数据收集、整理与分析，确保数据的质量和完整性
实验代码实现与模型训练
实验微调与结果统计、呈现
成稿（让写作professional）阶段
因语言问题，科研协作经验缺乏，大多数的同学会因为用词和表达不够professional而被误解，导致论文改稿和评分低。
论文写作方法指导，论文写作框架与格式
参考文献筛选与列举
期刊会议筛选与投稿建议指导
论文文字部分的修改与润色
论文中所必要的表格与图片制作
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1对1全程论文指导
全程论文指导的服务适合以下需求的同学
非常适合科研小白：有科研需求，想融会贯通地使用算法模型，了解前沿进展和方向；
非常适合转专业和研究领域做敲门砖用：从事人工智能领域工作，想系统提升算法理论，高效掌握算法设计及创新思路，快速了解论文撰写技能；
课程收获
学习经典前沿论文，掌握算法原理和实现，了解不同算法的优劣势；
指定领域创新点；
Coding能力增强；
论文写作方法以及投稿建议。
科研进度保障
主讲导师：顶会审稿人，负责经典论文+前沿论文讲解+idea给予/方向建议+写作方法+投稿建议
私人群：每个同学都有与主讲导师私人讨论的小群（idea探讨以及课程内容答疑）；
全程线上语音meeting+开麦沟通。
指导周期与价格表
总指导周期=核心指导期+维护期
根据需要发表论文的区位不同，指导总周期在3到18个月不等。
核心指导期是正常的上课指导周期，维护期是学员已经写出论文投出去后，可能会收到审稿意见要求修改或者退稿的情况（主讲导师会给同学进一步的修改建议，必要的话会约会议沟通，最多6次meeting）。
在核心指导期，一般是每周1次1对1会议指导课，每次在45分钟左右。
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导师介绍
研梦非凡的导师来自海外QStop80、国内华五、C9、985高校的教授/博士导师/博士后，世界500强公司算法工程师，国内外知名人工智能实验室研究员。（以下仅展示部分导师）导师均来自科研一线，购买联系助教后，可根据学员需求匹配导师库导师～～
李导师
海外QS30大学博士后，曾在多家研究院企业担任算法研究员。只接顶会、一区、二区意向学员
个人成就：
在顶级国际会议及期刊Environment of remote sensing,AAAI,ECCV,WACV等发表论文20余篇。专利著作7部。担任CVPR,ICCV,ECCV,ACM-MM,AAAI,NIPS等审稿人。
研究/辅导方向：
计算机视觉,机器学习,多模态学习。3D视觉（3D点云和图像表示学习、3D点云和2D图像的无监督和半监督学习、人体姿态估计、重建）；人脸分析（人脸关键点、重建、人脸跟踪）；模型压缩 (知识蒸馏、模型搜索量化剪枝)；通用视觉模型与应用(VIT、目标检测、语义分割)；AI基础理论(AutoML、数据增广、无监督/半监督/长尾/噪声/联邦学习)；AIGC生成模型高效训练和优化(扩散模型蒸馏、图文生成、3D生成等)；多模态学习（图像、3D点云和语言的多模型学习、vision-language、医学图像）；压缩感知的稀疏编码方法。
Mike导师
浙大博士，现任互联网大厂算法研究员，从事包括自动驾驶多模态感知系统，监控视频理解系统等项目。
个人成就：
在中科院一区二区等国际期刊发表论文近15篇，并担任cvpr，iccv, eccv, nips, icml, iclr等审稿人。
研究/辅导方向：
目前主要方向为深度学习视觉方向，生成模型方向（如GAN网络，diffusion，文生图等），视觉理解方向（如目标检测，分割，对比学习，模型结构设计等），多模态理解方向（如视觉和语言，声音等），3D点云，医疗图像领域，模型结构设计和计算机视觉在医疗上的应用等。
辅导亮点：
指导多名本硕学生撰写SCI 1区-4区学术论文，多名学生进入顶尖985高校、211高校双一流学科继续深造。
Bob导师
本硕博985
个人成就：
在TPAMI、TIP、CVPR、ICCV、ECCV等高水平期刊和会议上发表论文40余篇，其中CCF-A类论文20余篇,一作CCF-A类论文10余篇。
研究/辅导方向：
主要研究方向为图像复原、图像增强、神经网络轻量化、点云语义理解等。
辅导亮点：
先后指导硕士博士20余人,多名学生硕博期间发表CCF-A和CCF-B，SCI一区和SCI二区。
Wills导师
985高校通信与信息PHD
个人成就：
曾在某知名lab任研究员，多个SCI国际会议审稿人，IEEE Acecess审稿人。
研究/辅导方向：
机器人slam、无线感知、多模态融合、计算机视觉、大数据、云/雾计算、通信类、机械类。
辅导亮点：
曾辅导过数位硕士博士的毕论与本科生保研加分，对论文创新点挖掘具有丰富经验，目前已经发表数十篇SCI高水平论文。参与申请与开展国家级别课题数项（其中部分项目是实际负责人）。
李导师
BAT大厂算法专家
个人成就：
ACM multimedia oral论文一作。曾带队做过图像风格转换、图像/视频增强、人脸修复、图像/视频质量评价和自动驾驶感知数据合成等项目,对生成式模型有着丰富的实践经验。
研究/辅导方向：
主要研究方向为图像视频增强、多模态内容理解与数据合成，自动驾驶感知数据合成。
辅导亮点：
经验丰富，实力过硬，帮助50多名学员完成1v1定制化论文指导（实验阶段工作）
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