Apprendre un langage de programmation (Python ou C) : C'est la base de tous les autres apprentissages. Il est recommandé de prendre le temps de maîtriser au préalable un langage de programmation, notamment Python, car il est largement utilisé dans les domaines de la vision par ordinateur et du deep. apprentissage.

Utilisation des outils : installez et familiarisez-vous avec les outils et bibliothèques pertinents, tels que OpenCV, TensorFlow, PyTorch, MATLAB, etc. Ces outils seront fréquemment utilisés dans les études ultérieures.

Recommandation de temps : 1 à 2 mois

Traitement d'image : découvrez les techniques de base de traitement d'image, telles que le filtrage, la détection des contours et l'extraction de caractéristiques. Effectuez un travail pratique avec OpenCV.

Calibrage de caméra et transformation géométrique : Maîtrisez les techniques géométriques telles que le calibrage de caméra, la projection et la transformation de perspective. Comprendre ces contenus est crucial pour la génération ultérieure de vues BEV.

Vision stéréo et perception de la profondeur : apprenez à calculer les informations de profondeur grâce à la vision stéréo et comprenez davantage la relation entre les caméras et l'espace tridimensionnel.

Recommandation de temps : 2-3 mois

Opérations et transformations matricielles : Apprenez les bases de l'algèbre linéaire, y compris les opérations matricielles, les valeurs propres, les vecteurs propres, etc., ce qui est très important pour comprendre les transformations géométriques en vision par ordinateur.

Géométrie spatiale : Maîtriser les principes de transformation de coordonnées, de rotation, de projection, etc. en géométrie tridimensionnelle. Ces connaissances sont indispensables lors de la génération de vues BEV.

Durée recommandée : 2 mois (étude en parallèle avec Computer Vision Fundamentals)

Algorithmes de base : apprenez des connaissances de base telles que l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé, et comprenez les algorithmes de base tels que la classification et la régression.

Pratique : appliquez vos connaissances en apprentissage automatique à des projets de classification d'images ou de détection d'objets pour mieux comprendre comment les algorithmes sont utilisés pour la compréhension des images.

Recommandation de temps : 2-3 mois

Bases de l'apprentissage profond : découvrez la structure et les principes de base des réseaux de neurones et maîtrisez les méthodes d'optimisation telles que la rétropropagation et la descente de gradient.

Réseau neuronal convolutif (CNN) : concentrez-vous sur l'apprentissage de l'architecture CNN pour le traitement d'images, telle que ResNet, YOLO, Faster R-CNN, etc. Vous pouvez effectuer des opérations pratiques en conjonction avec le projet de détection de cibles pour comprendre comment utiliser ces modèles pour la détection et la classification de cibles dans BEV.

Recommandation de temps : 3-4 mois

Notions de base du SLAM : apprenez la théorie de base et les algorithmes courants de positionnement et de construction de cartes simultanées (SLAM), et comprenez comment effectuer le positionnement et la construction de cartes dans un environnement dynamique.

Fusion multi-capteurs : apprenez à fusionner les données de plusieurs capteurs tels que des caméras et des lidar pour améliorer la précision et la robustesse de la perception environnementale.

Recommandation de temps : 3-4 mois

Projection et transformations de perspective inversée : découvrez comment transformer des images 2D ordinaires en vues à vol d'oiseau. Maîtrisez les principes géométriques de la transformation de perspective inverse.

Mise en œuvre de la sensibilisation BEV : découvrez comment générer des vues BEV à partir de plusieurs caméras et résoudre des problèmes tels que l'occlusion et l'épissage de perspective. Des vues BEV de haute qualité peuvent être générées à l'aide de méthodes d'apprentissage en profondeur telles que Lift-Splat-Shoot, etc.

Recommandation de temps : 3 mois

Plateformes embarquées : découvrez comment développer des systèmes d'IA sur des plates-formes embarquées telles que NVIDIA Jetson et Intel Movidius.

Intégration matérielle : apprenez à intégrer des caméras, des lidars et d'autres capteurs avec des systèmes embarqués pour créer un système de perception BEV en temps réel.

Recommandation de temps : 2-3 mois

Construire un petit système de perception BEV : divers modules d'apprentissage peuvent être intégrés pour construire un système complet de perception BEV, comme la génération d'une vue plongeante de l'environnement dans des projets de conduite autonome ou de drones.

Participez à des projets open source : apprenez une expérience pratique et appliquez les connaissances acquises à des problèmes réels en participant à des projets connexes dans la communauté open source.

Suggestions de temps : tout au long du processus d’apprentissage

Bases préliminaires (programmation, vision, mathématiques) : 5-6 mois

Contenu de base à mi-parcours (machine learning, deep learning, SLAM, fusion multi-capteurs) : 6-8 mois

Application ultérieure (intégrée, pratique de projet) : 2 à 4 mois

L'ensemble du processus d'apprentissage prend environ 12 à 18 mois et vous pouvez l'ajuster de manière flexible en fonction de votre propre emploi du temps. Essayez de réaliser certains projets ou expériences à chaque étape, ce qui peut rendre l'apprentissage plus efficace et approfondir la compréhension.