目前自动驾驶的感知解决方案中，存在两大主要路线：一个是纯视觉的路线，即基于BEV感知和单目3D的方法，其主要优点是成本低，代表性的业界公司为Telsa；另一个便是多模态融合感知路线，其主要优点是性能好且系统鲁棒性高，代表性科技公司为Google Waymo。目前而言，这两个方案没有绝对的好坏之分。多模态3D检测由于引入了其它传感器的数据，在性能上相比于纯视觉方案有明显优势，是各大自动驾驶公司研究的热点，都在抢滩落地！偷偷告诉大家，多模态融合岗位也是今年为数不多持续在招人的细分领域~~~
多模态三维目标检测在自动驾驶中扮演着重要的角色，优势非常突出，和视觉方案取长补短：
1. 环境感知能力提升：自动驾驶系统需要准确地感知和理解道路环境，包括检测和跟踪其他车辆、行人、自行车、交通标志等。多模态三维目标检测结合了多个感知模态（如图像、点云、声音等），能够提供更全面、准确的环境感知信息，帮助自动驾驶系统更好地理解周围环境。
2. 目标检测准确性增强：传统的基于摄像头的二维目标检测容易受到光照、遮挡等因素的影响，可能导致误检或漏检。而多模态三维目标检测结合了多个感知模态的信息，可以提供更多的几何和语义特征，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。这对于自动驾驶系统的安全性和可靠性至关重要。
3. 复杂场景和挑战的应对：自动驾驶面临着各种复杂的驾驶场景和挑战，如夜间驾驶、恶劣天气条件、遮挡物等。多模态三维目标检测技术通过结合多个感知模态的信息，能够克服这些挑战，提供更可靠的目标检测结果。例如，在夜间驾驶中，通过结合红外图像和点云数据，可以有效地检测到障碍物和行人，提高驾驶系统的安全性。
4. 智能决策和规划的支持：多模态三维目标检测为自动驾驶系统提供了更准确的目标信息，有助于系统进行智能决策和规划。通过准确地检测和跟踪周围的车辆、行人和障碍物，自动驾驶系统可以更好地预测它们的行为，并做出相应的决策，如避让、变道、停车等，以确保行驶的安全性和效率。
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如何入门学习？
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，大纲如下:
主讲老师
阡陌，华中科技大学大学在读博士，国内首批研究多模态3D检测的技术专家，深耕自动驾驶算法领域多年。以主要作者（一作/同一/通讯）在TAPMI，ECCV，AAAI，ICRA等计算机视觉或机器人顶级会议发表多篇论文，担任ICCV，TCSVT，AAAI，IJCAI，ICRA, RAL等多个期刊或会议审稿人，Google Sholar引用量600+。在自动驾驶三维目标检测、三维目标跟踪、多模态融合等方面有着丰富的经验。
本课程适合人群
计算机视觉与自动驾驶感知相关研究方向的本科/硕士/博士；
自动驾驶2D/3D感知相关算法工程人员；
想要转入自动驾驶与多模态融合感知算法的小伙伴；
工作上需要提升的算法工程人员及企业技术管理人员；
本课程需要具备的基础
具有一定的python和pyTorch基础，熟悉深度学习常用的一些基础算法；
对2D/3D感知以及多模态融合的应用和基础方案有一定了解；
一定的线性代数和矩阵论基础；
电脑需要自带GPU，能够通过CUDA加速（显存至少12GB）；
学后收获
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；
能够结识许多行业从业人员与学习合作伙伴！
开课时间
2023.8.20号正式开课，早鸟价加入我们一起学习基础，开课后2个月结课，离线教学，微信群内答疑（交流环境非常好，非常重要的部分）！
课程咨询
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(微信：AIDriver004)
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