|__第一章 视觉与自动驾驶
|__1.6 图像数据IMAGENET与物体识别.mp4 14.41MB
|__1.1课程简介.mp4 5.02MB
|__1.3 视觉系统在自动驾驶中的作用.mp4 23.12MB
|__1.2 案例导入与自动驾驶传感方案介绍.mp4 15.68MB
|__1.5 大脑感知与深度学习.mp4 13.72MB
|__1.4 计算机视觉与传统模式识别框架.mp4 19.91MB
|__第二章 图像处理与视觉基础
|__2.3.1 指定路径图像读取.mp4 21.07MB
|__2.1.1 车道线检测目标.mp4 57.80MB
|__2.2.1 Python介绍与安装.mp4 28.78MB
|__2.3.4 图像灰度化.mp4 12.04MB
|__2.1.2 数字图像处理基础.mp4 20.43MB
|__2.3.2 指定路径视频读取.mp4 15.49MB
|__2.2.2 OpenCV和Anaconda介绍.mp4 27.83MB
|__2.3.3 指定区域划线.mp4 15.60MB
|__第四章 深度学习方法简介
|__4.4.3 基于深度学习车道线检测代码讲解.mp4 32.33MB
|__4.4.1 数据集与软件环境介绍.mp4 16.52MB
|__4.4.4 clip运行演示讲解.mp4 14.47MB
|__4.2 机器学习与深度学习的发展.mp4 65.89MB
|__4.4.2 keras顺序模式配置案例讲解.mp4 14.28MB
|__4.3 CNN原理及在图像处理中的应用.mp4 38.50MB
|__4.1 基于深度学习的车道线检测.mp4 8.88MB
|__第三章 基于哈夫变换的车道线检测
|__3.5 完整项目构建.mp4 38.10MB
|__3.2 高斯平滑.mp4 19.10MB
|__3.3 Canny边缘检测.mp4 27.74MB
|__3.4 哈夫变换检测直线与原图叠加.mp4 24.71MB
|__3.1 数据集与检测程序框架搭建.mp4 13.63MB
