课程链接: https://www.coursera.org/learn/visual-perception-self-driving-cars
如果你对自动驾驶技术充满兴趣，或者希望深入了解车辆视觉感知的核心技术，那么我强烈推荐你学习Coursera上的《Visual Perception for Self-Driving Cars》课程。由多伦多大学开设，这门课程旨在带领学员掌握自主车辆感知的关键任务，包括静态和动态目标检测、特征提取与匹配、以及深度学习在视觉感知中的应用。
课程内容丰富，从基础的3D计算机视觉知识入手，讲解相机模型、校准、单目与双目视觉、投影几何等核心概念。随后，课程深入探讨图像中的特征检测、描述与匹配技术，这些都是实现环境理解和定位的基础。同时，课程还介绍了深度学习中的卷积神经网络（CNN），以及它们在目标检测和语义分割中的应用。
特别值得一提的是，课程安排了实际的项目，包括目标检测、语义分割以及动态物体的感知，这些内容对于构建自动驾驶感知系统具有极高的实用价值。学习完毕后，你将具备使用针孔相机模型进行校准、检测和识别环境中各种物体的能力，为未来从事自动驾驶相关工作打下坚实基础。
总之，这门课程不仅内容全面，而且实用性强，非常适合自动驾驶、机器人视觉、以及计算机视觉专业的学生和行业从业者。无论是提升技能还是拓展知识，都值得一试！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/visual-perception-self-driving-cars