课程链接: https://www.coursera.org/learn/visual-perception-self-driving-cars
随着自动驾驶技术的飞速发展，车辆的视觉感知能力成为核心竞争力之一。近日，我参加了由多伦多大学提供的Coursera课程《Visual Perception for Self-Driving Cars》，发现这是一个内容丰富、实用性强的课程，非常值得对无人驾驶感兴趣的学习者和行业从业者一试。课程主要涵盖了自动驾驶中关键的视觉感知任务，包括静态和动态物体检测、计算机视觉基础、深度学习技术在感知中的应用等。通过系统学习，我掌握了针孔相机模型、相机校准、特征检测与匹配、单目和双目视觉、投影几何以及卷积操作等核心内容。此外，课程还深入讲解了深度神经网络在目标检测和语义分割中的应用，为构建完整的自动驾驶感知系统提供了理论基础和实践指导。课程中的项目实操部分，如估算可行驶空间、语义车道估计以及过滤误检，都非常贴合实际应用需求。这门课程不仅适合视觉算法研发人员，也适合对自动驾驶感兴趣的科技爱好者。强烈推荐给希望深入了解自动驾驶感知技术的学习者！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/visual-perception-self-driving-cars