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多模态融合3D目标检测教程国内首个基于前融合/特征级融合/后融合三大方案的多模态3D检测全栈教程【完整教程请薇abbynike】多模态3D融合入门非常困难，在数据和算法层面的理解上难倒了一大帮人！许多同学在刚学习多模态感知算法的时候往往不知道如何下手，大多数人不清楚如何建立不同模态之间的关系，如何选择合适的融合方法以及如何实现高效的融合？ 在深入调研大家的需求后，我们选择了行业几乎所有主流多模态三维目标检测算法，其主要包括基于深度学习的前融合，深度特征融合以及后期结果融合三个层面。从0到1为大家详细展开网络结构设计、算法优化、实战等方方面面，内容非常详细，这是国内首门完整的多模态融合3D检测教程，一骑绝尘！最适合刚入门的小白以及需要在业务上从事多模态感知算法的同学，#Transformer #自动驾驶 #Vision Transformer #自动驾驶感知 #图像算法 #视觉Transformer理论与实战 #BEV感知 #单目3D #多模态3D融合 #计算机视觉与自动驾驶感知 #2D/3D感知 #主流BEV算法 #CVPR #ECCV #ACM #MM #TCSVT #TITS等计算机视觉 #智能交通领域 #毫米波雷达 #视觉融合感知 #Uber #Waymo #相机融合 #融合雷达 #相机传感器 #从数据处理 #聚类 #跟踪匹配 #深度学习点云方案 #2D/3D融合 #多传感器标定 #自动标定算法 #CUDA部署 #TensorRT部署 #CNN如何部署 #规划控制理论 #多传感器融合跟踪 #L2/L3辅助驾驶 #L4/L5纯无人驾驶 #贝叶斯理论 #单目3D #单目BEV #单目Occupancy算法 #车道线感知 #自适应巡航 #车道保持辅助 #车道偏离预警 #图像处理 #神经网络架构（CNN&Transformer） #IPM #相机标定 #BEV #高精地图 #目标跟踪 #编程技能 #Occupancy从入门到精通 #轨迹预测理论 #轨迹预测实战 #轨迹预测 #点云3D目标 #点云3D目标检测理论实战