Tag: 視覚認識

Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/self-driving-cars こんにちは、皆さん！今日は、トロント大学が提供するオンラインコース「自動運転車」について詳しくご紹介したいと思います。このコースは、自動運転業界の最前線に立ちたい方にとって、素晴らしい機会です。この分野におけるキャリアをスタートさせるための基礎を学ぶことができます。 コースは以下のセクションに分かれています: 自動運転車の紹介 – このセクションでは、自動運転車の基本的な概念とその歴史を学ぶことができます。 状態推定とローカリゼーション – センサーを用いた車両の位置推定についての知識を深めることができます。 視覚認識 – 自動運転車が周囲を認識する方法について学びます。 モーションプランニング – 車両が安全に移動するための計画方法を習得します。 このコースを通じて、新しい技術を学ぶだけでなく、自分自身のキャリアにどのように役立てるかを考える良い機会となります。 私はこのコースを強くお勧めします。理由は、まずトロント大学の教授陣は非常に優れた専門家であり、その指導のもとで学ぶことは価値があります。また、コースは実践的なアプローチをとっており、理論だけでなく、実際のプロジェクトにも取り組むことができます。 興味のある方は、ぜひ以下のリンクからコースをチェックしてみてください！ 自動運転車のコースに参加する Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/self-driving-cars

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/visual-perception-self-driving-cars 自動運転車のための視覚認識コースレビュー こんにちは、皆さん！今日はCourseraの「自動運転車のための視覚認識」という素晴らしいコースをご紹介します。このコースは、トロント大学による自動運転車専門講座の第3弾で、自動運転技術における視覚認識の基礎を学ぶことができます。 このコースでは、静的および動的な物体検出の主要な認識タスクを紹介し、自動運転車に必要なコンピュータビジョン手法を幅広く概観します。コースを修了する頃には、ピンホールカメラモデルを使いこなし、内因性および外因性のカメラキャリブレーションを実行し、画像の特徴を検出、記述、マッチングする能力が身につきます。 コース内容の概要 コースは、以下の6つのモジュールから構成されています： 3Dコンピュータビジョンの基礎 – カメラモデルとそのキャリブレーション、モノキュラーおよびステレオビジョンなどの基本概念を学びます。 視覚特徴 – 検出、記述、マッチング – 動きの追跡やマップ上の場所認識に必要な特徴を扱います。 フィードフォワードニューラルネットワーク – 自動運転のためのディープラーニングの基本概念を紹介します。 2D物体検出 – 自動運転での重要な物体検出技術を学びます。 セマンティックセグメンテーション – 画像のピクセルに有用なラベルを関連付ける手法を紹介します。 実践編 – 走行可能領域における動的物体の認識 – 衝突警告システムの実装を行います。…