【加密】JM120 – 多传感器融合：毫米波雷达和视觉融合感知全栈教程（深度学习+传统方式） [2.4G]

【加密】JM120 – 多传感器融合：毫米波雷达和视觉融合感知全栈教程（深度学习+传统方式） [2.4G]
┣━━01.视频 [2.4G]
┃ ┣━━1.毫米波雷达介绍 [55.5M]
┃ ┃ ┣━━1.1.工作原理和传感器特性.abc [10.6M]
┃ ┃ ┣━━1.2.毫米波雷达种类.abc [7.8M]
┃ ┃ ┣━━1.3.雷达信号处理与数据格式.abc [7.2M]
┃ ┃ ┣━━1.4. 4D毫米波雷达.abc [8.2M]
┃ ┃ ┣━━1.5. 雷达激光雷达相机特性比较.abc [6.3M]
┃ ┃ ┣━━1.6. 毫米波在多个领域应用介绍.abc [5.7M]
┃ ┃ ┣━━1.7. 3D4D雷达领域产品.abc [8.5M]
┃ ┃ ┗━━毫米波雷达介绍PPT.pdf [1.2M]
┃ ┣━━2.毫米波雷达基础算法详解 [240.5M]
┃ ┃ ┣━━2.1.毫米波雷达数据处理.abc [38.9M]
┃ ┃ ┣━━2.2.聚类算法.abc [26.6M]
┃ ┃ ┣━━2.3.匹配算法.abc [8.2M]
┃ ┃ ┣━━2.4.滤波算法.abc [40.9M]
┃ ┃ ┣━━2.5.基于EKF的雷达后融合实战.abc [123.4M]
┃ ┃ ┗━━毫米波雷达基础算法详解ppt.pdf [2.4M]
┃ ┣━━3.基于深度学习的点云目标检测任务 [156.9M]
┃ ┃ ┣━━3.1.雷达点云检测算法背景.abc [55.3M]
┃ ┃ ┣━━3.2.基于原始数据的检测方法.abc [37.5M]
┃ ┃ ┣━━3.3 基于稀疏点云的检测：RadarPointGNN.abc [25.7M]
┃ ┃ ┣━━3.4 基于稀疏点云的检测：RadarPointNet.abc [35.2M]
┃ ┃ ┗━━基于深度学习的雷达点云目标检测ppt.pdf [3.3M]
┃ ┣━━4.毫米波雷达视觉融合的2D检测任务 [892.4M]
┃ ┃ ┣━━4.1 RV融合背景介绍.abc [28.1M]
┃ ┃ ┣━━4.2 融合思路介绍.abc [18.8M]
┃ ┃ ┣━━4.3 RV融合常用的指标.abc [26.9M]
┃ ┃ ┣━━4.4 RV融合数据集介绍.abc [44.2M]
┃ ┃ ┣━━4.5 CRFNet.abc [56.1M]
┃ ┃ ┣━━4.6 RRPN~4.7总结.abc [49M]
┃ ┃ ┣━━4.8.1 SAF-FCOS讲解.abc [160.8M]
┃ ┃ ┣━━4.8.2 环境配置.abc [11.8M]
┃ ┃ ┣━━4.8.3 代码详解.abc [486M]
┃ ┃ ┣━━4.8.4 效果展示.abc [5.2M]
┃ ┃ ┣━━毫米波雷达视觉融合的2D检测任务PPT.pdf [3.4M]
┃ ┃ ┗━━课程第四章节实战PPT.pdf [2.2M]
┃ ┗━━5.毫米波雷达视觉融合的3D检测任务 [1.1G]
┃ ┣━━5.1 RV融合背景介绍.abc [24.8M]
┃ ┣━━5.2 RV融合思路.abc [20.2M]
┃ ┣━━5.3 RV融合常用指标.abc [18.1M]
┃ ┣━━5.4 RV融合数据集.abc [40.4M]
┃ ┣━━5.5 RV融合算法CenterFusion详解.abc [107.6M]
┃ ┣━━5.6 RCBEV.abc [103.6M]
┃ ┣━━5.7 RV融合算法CRAFT详解.abc [142.6M]
┃ ┣━━5.8 主流融合思路汇总.abc [28.3M]
┃ ┣━━5.9.1 FUTR3D预备知识.abc [221.9M]
┃ ┣━━5.9.2 环境配置.abc [111.6M]
┃ ┣━━5.9.3 代码实战&效果展示.abc [303.3M]
┃ ┣━━毫米波雷达视觉融合3D检测.pdf [5.6M]
┃ ┗━━课程第五章节实战PPT.pdf [3.2M]
┗━━00.资料代码.zip [11.2M]

admin网站管理

收藏 海报 链接