多模态融合3D目标检测教程（视频+答疑）资源介绍:
多模态融合3D目标检测教程封面
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,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
学完收获:
对多模态融合三维目标检测的主流方案有着深入理解；
学习到多模态融合感知的设计思想，从根本上学会如何设计一个有效的多模态融合的三维目标检测框架；
能够精通自动驾驶通用算法，理论实践并重，无论是学术界抑或工业界都能直接复用；
学完本课程能够达到1~2年左右自动驾驶融合感知工程师水平；
资源目录:
├── 自动驾驶多模态融合3D目标检测教程（视频+答疑）
│ │ ├── 四、多模态之深度特征融合
│ │ │ ├── 004.4.4 autoalign_v2.mp4
│ │ │ ├── 014.4.13 代码详解part2.mp4
│ │ │ ├── 003.4.2.2 EPNet++.mp4
│ │ │ ├── 017.4.15 Transfusion环境配置演示.mp4
│ │ │ ├── 010.第四章总结.mp4
│ │ │ ├── 001.4.1 特征级融合方法介绍.mp4
│ │ │ ├── 013.4.12 代码详解part1.mp4
│ │ │ ├── 012.4.11 代码部署过程.mp4
│ │ │ ├── 011.4.10 EPNet-EPNet++代码实战.mp4
│ │ │ ├── 002.4.2.1 EPNet.mp4
│ │ │ ├── 005.4.5 deepfusion.mp4
│ │ │ ├── 016.4.14 Transfusion代码实战介绍.mp4
│ │ │ ├── 007.4.7 deepinteraction.mp4
│ │ │ ├── 006.4.6 Transfusion.mp4
│ │ │ ├── 009.4.9 SparseFusion.mp4
│ │ │ ├── 018.4.16 Transfusion代码详解.mp4
│ │ │ ├── 008.4.8 CMT.mp4
│ │ ├── 一、多模态感知基础介绍
│ │ │ ├── 003.1.1 自动驾驶系统介绍.mp4
│ │ │ ├── 001.多模态感知基础介绍PPT.pdf
│ │ │ ├── 004.1.2 多模态感知的常用传感器.mp4
│ │ │ ├── 002.1.0 课程介绍.mp4
│ │ │ ├── 006.1.4 常用公开数据集.mp4
│ │ │ ├── 005.1.3 相关2D和3D感知基础知识.mp4
│ │ ├── 五、多模态之后期结果融合
│ │ │ ├── 002.5.2 CLOCs算法详解.mp4
│ │ │ ├── 004.第五章总结.mp4
│ │ │ ├── 001.5.1 后融合方法介绍.mp4
│ │ │ ├── 003.5.3 Fast-CLOCs.mp4
│ │ ├── 三、多模态之前期输入融合
│ │ │ ├── 002.3.1 前融合方法介绍.mp4
│ │ │ ├── 004.3.3 PointAugmenting.mp4
│ │ │ ├── 003.3.2 PointPainting.mp4
│ │ │ ├── 001.第三章 前融合方法PPT.pptx
│ │ │ ├── 011.3.6 本章总结.mp4
│ │ │ ├── 005.3.4 MVP.mp4
│ │ │ ├── 009.3.5.4 代码详解2.mp4
│ │ │ ├── 008.3.5.3 代码详解1.mp4
│ │ │ ├── 010.3.5.5 实战效果.mp4
│ │ │ ├── 006.3.5.1 MVP代码实战：环境搭建.mp4
│ │ │ ├── 007.3.5.2 MVP代码实战：配置资料.docx
│ │ ├── 六、BEV 时序多模态 3D 检测
│ │ │ ├── 003.6.3 BEV融合方法详解.mp4
│ │ │ ├── 002.6.2 常见的时序建模方式.mp4
│ │ │ ├── 001.6.1 基于时序感知方法的优势.mp4
│ │ │ ├── 004.6.4 BEVFusion4D网络详解.mp4
│ │ │ ├── 005.6.5 本章总结.mp4
│ │ ├── 二、3D 目标检测
│ │ │ ├── 002.2.1二维和三维目标检测的异同点.mp4
│ │ │ ├── 004.2.3基于激光雷达的3D目标检测.mp4
│ │ │ ├── 005.2.4.基于融合的3D目标检测.mp4
│ │ │ ├── 006.2.5本章总结.mp4
│ │ │ ├── 003.2.2基于图像的3D目标检测.mp4
│ │ │ ├── 001.3D目标检测PPT.pptx
