BEVのセンシング方向の学習シーケンス

これは、BEV 知覚方向の学習シーケンスに関するマインドマップです。主な内容は次のとおりです。概要、9. プロジェクトの実践、8. 組み込みシステムとハードウェア開発、7. コンピュータグラフィックスと BEV 知覚、6. SLAM とマルチタスクセンサー。融合、5. 深層学習と畳み込みニューラルネットワーク (CNN)、4. 機械学習の基礎、3. 線形代数と空間幾何学、2. コンピュータービジョンの基礎、1. プログラミングの基礎とツールの使用法。

2024-10-19 15:24:38 に編集されました

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BEVのセンシング方向の学習シーケンス

1. プログラミングの基礎とツールの使い方

プログラミング言語 (Python または C) を学習する: これは他のすべての学習の基礎となるため、最初にプログラミング言語、特に Python を習得することをお勧めします。Python はコンピュータービジョンやディープの分野で広く使用されているためです。学ぶ。

ツールの使用法: OpenCV、TensorFlow、PyTorch、MATLAB などの関連ツールやライブラリをインストールし、よく理解します。これらのツールは、今後の研究で頻繁に使用されます。

推奨期間: 1 ～ 2 か月

2. コンピュータビジョンの基礎

画像処理: フィルタリング、エッジ検出、特徴抽出などの基本的な画像処理技術を学びます。 OpenCV を使って実際の作業を行います。

カメラのキャリブレーションと幾何学的変換: カメラのキャリブレーション、投影、透視変換などの幾何学的なテクニックをマスターします。これらの内容を理解することは、その後の BEV ビューの生成にとって重要です。

ステレオビジョンと奥行き知覚: ステレオビジョンを通じて奥行き情報を計算する方法を学び、カメラと 3 次元空間の関係をさらに理解します。

推奨期間: 2 ～ 3 か月

3. 線形代数と空間幾何学

行列演算と変換: 行列演算、固有値、固有ベクトルなどを含む線形代数の基礎を学びます。これは、コンピュータービジョンにおける幾何学的変換を理解するために非常に重要です。

空間幾何学: 3 次元幾何学における座標変換、回転、投影などの原理を習得します。この知識は BEV ビューを生成する際に不可欠です。

推奨時間: 2 か月 (Computer Vision Fundamentals と並行して学習)

4. 機械学習の基礎

基本アルゴリズム：教師あり学習、教師なし学習などの基礎知識を学び、分類や回帰などの基本アルゴリズムを理解します。

実践: 画像分類または物体検出プロジェクトに機械学習の知識を適用して、画像理解にアルゴリズムがどのように使用されるかをさらに理解します。

推奨期間: 2 ～ 3 か月

5. 深層学習と畳み込みニューラルネットワーク (CNN)

ディープラーニングの基礎：ニューラルネットワークの基本構造と原理を学び、バックプロパゲーションや勾配降下法などの最適化手法を習得します。

畳み込みニューラルネットワーク (CNN): ResNet、YOLO、Faster R-CNN などの画像処理のための CNN アーキテクチャの学習に重点を置きます。ターゲット検出プロジェクトと連携して実際の操作を実行し、BEV でのターゲット検出と分類にこれらのモデルを使用する方法を理解できます。

推奨期間: 3 ～ 4 か月

6. SLAMとマルチセンサーフュージョン

SLAM の基礎: 同時測位およびマップ構築 (SLAM) の基本理論と一般的なアルゴリズムを学び、動的環境で測位とマップ構築を実行する方法を理解します。

マルチセンサーフュージョン: カメラや LIDAR などの複数のセンサーからのデータを融合して、環境認識の精度と堅牢性を向上させる方法を学びます。

推奨期間: 3 ～ 4 か月

7. コンピュータグラフィックスとBEV知覚

投影変換と逆遠近変換: 通常の 2D 画像を鳥瞰図に変換する方法について詳しく説明します。逆透視変換の幾何学的原理をマスターします。

BEV 認識の実装: 複数のカメラから BEV ビューを生成し、オクルージョンやパースペクティブスプライシングなどの問題を解決する方法を学びます。 Lift-Splat-Shoot などの深層学習手法を使用して、高品質の BEV ビューを生成できます。

推奨期間: 3 か月

8. 組み込みシステムおよびハードウェア開発

組み込みプラットフォーム: NVIDIA Jetson や Intel Movidius などの組み込みプラットフォームで AI システムを開発する方法を学びます。

ハードウェア統合: カメラ、LIDAR、その他のセンサーを組み込みシステムと統合して、リアルタイム BEV 認識システムを構築する方法を学びます。

推奨期間: 2 ～ 3 か月

9. プロジェクトの実践

小型 BEV 認識システムの構築: さまざまな学習モジュールを統合して、自動運転やドローンプロジェクトで環境の鳥瞰図を生成するなど、完全な BEV 認識システムを構築できます。

オープンソースプロジェクトに参加する: オープンソースコミュニティの関連プロジェクトに参加することで、実践的な経験を学び、学んだ知識を実際の問題に適用します。

時間の提案: 学習プロセス全体を通して

要約する

基礎基礎（プログラミング、ビジョン、数学）：5～6ヶ月

中期コアコンテンツ (機械学習、ディープラーニング、SLAM、マルチセンサーフュージョン): 6 ～ 8 か月

その後の適用 (組み込み、プロジェクトの実践): 2 ～ 4 か月

学習プロセス全体には約 12 ～ 18 か月かかりますが、ご自身のタイムスケジュールに合わせて柔軟に調整できます。各段階でいくつかのプロジェクトや実験を完了するようにしてください。これにより、学習がより効率的になり、理解が深まります。