继2022届高校毕业生首次突破1000万大关后,2023届毕业生人数再创新高!2022年,包括互联网在内的其它行业几乎都经历了寒冬,然而自动驾驶行业却仍然保持活力,一大批小伙伴开始转入!不得不说,今年一定是自动驾驶的元年。
历时半年,我们搭建了一个国内最专业的自动驾驶感知、定位融合、仿真部署的平台,完成了近20+的技术方向学习路线的搭建!目前我们接触的从业者大多是机械、电气、自动化专业的同学,今年来看还有相当一部分从事互联网行业的同学跨行过来,相比于计算机科班来说,缺乏系统的学科知识,入门难,进阶更难!一般来说,任何一门学科,入门进阶首先要对领域整体技术框架有所了解,正所谓不谋全局者不足以谋一域!有了这个基础,剩下的就是深耕某一领域的内容,和同行者、老师一起答疑解惑!如果你想转到自动驾驶、想了解最新的技术方向、招聘信息和求职攻略,汽车人诚心推荐大家加入自动驾驶之心知识星球!这是一个能够all in one的地方(由于内容足够全,需要一点阅读时间,这里涵盖所有你想要的)
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星球成员主要来自商汤科技、旷视科技、百度、阿里、网易、Momenta、Intel、Nvidia、赢彻科技、图森未来、智加科技、AutoX、大疆、上汽、集度、地平线、蔚来、小鹏、蘑菇车联、斑马、华为等业界知名公司,以及苏黎世理工、卡耐基梅隆大学、普渡大学、东京大学、香港中文大学、香港科技大学、香港大学、清华大学、上海交大、复旦大学、浙江大学、中科大、南京大学、东南大学、同济大学、上海科技大学、哈工大等国内外知名高校;
CV图文教程:网络结构可视化、算法原理图解;
视频教程:星球内部技术分享视频完成了多次技术直播分享,包括毫米波雷达视觉融合、高精地图制作关键技术、自动驾驶行业与求职分析、自动驾驶仿真等多个方向(星球内部观看)!以及优秀开源课程,涉及相机标定、伯克利深度学习与计算机视觉、百度优达学城、Apollo自动驾驶、Udacity自动驾驶、MIT自动驾驶、Carla自动驾驶仿真等系列视频课程;
日常paper分享:BEV感知、3D目标检测、多模态融合、2D检测、分割、车道线、多任务学习、多目标跟踪、传感器空间和时间同步、鱼眼感知与模型、轨迹预测、高精地图、SLAM、规划控制、V2X、Occupany network、NerF、测速测距、强化学习、VIT、轻量化等;
职位与面经分享:自动驾驶行业职位内推、面经分享、入门学习路线分享;
日常问答交流:和嘉宾星主交流领域学术工业最新进展,包括领域方案、工程实战问题、学术界前沿动态;
星球创建的初衷是为了给自动驾驶行业提供一个技术交流平台,包括需要入门的在校本科/硕士/博士生,以及想要转行或者进阶的算法工程人员;除此之外,我们还和许多公司建立了校招/社招内推,包括地平线、百度、蔚来汽车、momenta、赢彻科技、集度、滴滴、Nvidia、高通、纵目科技、魔视智能、斑马汽车、博世、纽劢科技、追势科技、寒武纪等!
如果您是自动驾驶和AI公司的创始人、高管、产品经理、运营人员或者数据/高精地图相关公司,也非常欢迎加入,资源的对接与引进也是我们一直在推动的!我们坚信自动驾驶能够改变人类未来出行,想要加入该行业推动社会进步的小伙伴们,星球内部准备了基础到进阶模块,算法讲解+代码实现,轻松搞定学习!
日常讨论
日常分享
星球内部为大家汇总了CVPR、ECCV、IROS、RSS、TPAMI、IV、ICIP等自动驾驶领域顶会和顶刊,以及图森、智加、主线科技、集度、滴滴、纵目、元戎启行、momenta、蔚来小鹏理想等近80家公司介绍(可以内推!)
数据集是AI任务的基石,然而大多数数据集都是国外机构开源,数据量较大,下载速度缓慢,这两个缺点导致很多研究人员在数据获取上为难,为此星球内部已经为大家准备了近30种计算机视觉和自动驾驶相关数据集,包括KITTI、Waymo Open Dataset、Lyft L5、COCO、Semantic3D、A2D2数据集、车道线数据集、车牌数据集、行人检测数据集、红绿灯检测数据集等,一键下载;
星球内部为大家汇总了2D检测、3D点云检测、语义分割、实例分割、3D点云分割、视频检测、交互标定、多传感器标定等工具,还有各类仿真框架,可以快速适配到自己项目中。
整理了从自动驾驶感知、跟踪、滤波专业算法技术,到深度学习数学基础和图像处理、经典计算机视觉算法、Opencv、Pytorch以及C++、Python、GPU和Cuda近50本pdf学习资料!
主要关注常用的轻量化、高性能backbone,以及视觉transformer结构与优化;
关注anchor-based、anchor-free、one-stage、two-stage、超全YOLO系列、小目标检测、多任务模型、长尾分布、误检消除、难例挖掘、定位精度优化等内容;该模块汇总检测领域的经典综述和论文,从结构、数据增强策略、采样策略、不均衡问题、半监督、知识蒸馏上展开研究;
汇总了常见的2D语义分割、实例分割、全景分割以及3D点云分割SOTA算法,并对分割任务中的边缘轮廓分割模糊不细腻问题展开讨论;
对基于检测、分割、分类、关键点、曲线预测、多传感器检测、3D车道线SOTA方法进行了汇总,对车道线遮挡、磨损、不连续问题展开了讨论!
针对鱼眼和全景相机在自动泊车、近域感知上的应用展开,主要包括相机标定、鱼眼全景相机系统、自动泊车系统、环视数据集、鱼眼深度估计、鱼眼目标检测、鱼眼SLAM、语义分割等方向!
针对单目标和多目标跟踪,基于Siamese Network、Tracking-by-detection、传统滤波+关联算法、end2end等方法进行全面展开阐述,后续更会加入变速情况下的跟踪系统;
从点云和多模态数据3D检测任务展开,基于BEV、点、体素、多camera数据的3D检测方案;
主要关注自动驾驶领域常见的Camera、Lidar、Radar、IMU之间的离线、在线标定,多相机、多激光雷达之间的标定,自动标定,传感器时间同步等;
星球内部汇总了数据级融合、目标级融合、特征级融合、弱融合、不对称融合等多种方案!
汇总了单目SLAM、RGB-D SLAM、激光SLAM、毫米波SLAM、高精地图定位方法、自定位方法!以及领域内最常用的高精地图制作方法!
汇总了模型压缩、裁剪、量化、权值共享、模型加速、知识蒸馏、量化工具等数十篇干货介绍!
TensorRT、NCNN、Opencv、MNN方案部署检测、分割、关键点、分类模型实战;
重点关注行人、车辆、基于机器学习、深度学习、强化学习方式的预测!
涵盖所有的规划控制方法,重点关注行车、泊车、机器人等应用领域!
在感知定位融合之外,还汇总了Occupany network、测速测距、大量机器人、自动驾驶规划方法,强化学习在运动规划上的应用、V2X技术,以及图像加速CUDA方法等~
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