FMCW 雷达信号调制原理介绍
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车载激光雷达：从原理到应用
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激光雷达工作原理解读
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【多伦多大学—自动驾驶课程】状态估计与定位（卡尔曼滤波3）：雅可比矩阵，扩展卡尔曼滤波EKF， 示例
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水平集_杜克大学（中文讲解版）
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优化的总体思想
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Yolov8结构解析
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Yolov8源码解析（一）：网络结构解析
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【MIT的模型压缩与优化课程】1.0课程介绍与引入——DL在视觉上的应用
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【MIT的模型压缩与优化课程】2.0神经网络基础——常见的各种算子
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18详解MLEM算法
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【多伦多大学—自动驾驶课程】GPS和INS系统2：IMU中的陀螺仪和加速度计
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【杜克大学——图像与视频处理】P6_人类视觉系统
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混淆矩阵怎么看？
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深度学习增强与去噪
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【多伦多大学—自动驾驶课程】状态估计与定位（卡尔曼滤波1）：算法原理，示例
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计算机视觉与图形学的区别
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【多伦多大学—自动驾驶课程】状态估计与定位（卡尔曼滤波2)：无偏性，一致性，最好的线性无偏估计
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计算机视觉与SLAM的区别
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【哥伦比亚大学CV课程】011校正的立体视觉——1相机模型与内外参矩阵
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【MIT的模型压缩与优化课程】16.2DiffusionModel——StableDiffusion和图像编辑和FastComposer
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【哥伦比亚大学CV课程】005图像感知——5相机响应函数与HDR模式
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【MIT的模型压缩与优化课程】14.2EfficientVit——线性Attention和SparseVit
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【德国图宾根大学-自动驾驶课程】道路分割与车道检测——2道路分割
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【MIT的模型压缩与优化课程】1.1课程介绍与引入——DL在NLP上的应用
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【哥伦比亚大学CV课程】011校正的立体视觉——4双目视觉系统
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Lidar感知3：ICP算法的原理，ICP算法的变体
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【哥伦比亚大学CV课程】014边缘检测——3霍夫变换检测直线和圆
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【哥伦比亚大学CV课程】005图像感知——4颜色感知：量子效率，人眼感光细胞，Bayer模式
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【MIT的模型压缩与优化课程】3.0剪枝与稀疏性——剪枝粒度与剪枝准则
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7最小二乘的BPF重建
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17MLEM算法的可视化与OSEM算法
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【德国图宾根大学-自动驾驶课程】里程计与SLAM——2VO：间接法与小孔成像原理
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【德国图宾根大学-自动驾驶课程】重建与运动——2立体视觉匹配与深度图
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【哥伦比亚大学CV课程】012未校正的立体视觉——2对极几何约束
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【多伦多大学—自动驾驶课程】状态估计与定位（最小二乘法）：3递归最小二乘法
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【哥伦比亚大学CV课程】005图像感知——3传感器的分辨率_噪声类型_动态范围
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【哥伦比亚大学CV课程】016图像分割——1基于聚类的分割
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ACM模型-Snake模型（中文讲解版）
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11迭代重建与系统建模
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【多伦多大学—自动驾驶课程】GPS和INS系统1：3D几何与常见的参考系