今年这个方向在CV顶会上杀疯了！
计算机视觉（CV）被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断、智能监控、人脸识别、手势识别、图像识别、图像检索、OCR、神经网络芯片、工业视觉、三维重建等众多领域，推动了相关产业的快速发展。
为了让大家进一步了解CV热门领域，我们邀请到QS前50，人均10篇顶会一作作者，打造了CV系列经典课程，包含自动驾驶、三维重建、AIGC等热门方向，原价699元，限时免费领！
部分ppt原稿展示
cv系列课程概览
1
3DAIGC三维形状生成
1.背景介绍
2.相关方法
3.三维表示
4.论文解读
2
通用医疗智能AI新里程
1.AIGC+医学图像的火花
2.大模型时代下的医学图像研究
3.医学AI的未来: 通用医学智能
3
一节课吃透感知知识蒸馏
1.知识蒸馏背景
2.知识蒸馏作用机制
3.知识蒸馏方法
4.知识蒸馏应用进展
5.CVPR22论文讲解
4
BEV视角-开启自动驾驶感知新时代
1.BEV视角-开启自动驾驶感知新时代
2.自动驾驶-多传感器融合最新研究进展
3.自动驾驶未来研究方向和热点
5
三维重建NeRF技术引爆CVPR
1.无需相机位姿的NeRF三维重建
2.高质量的NeRF三维重建
3.CVPR2023三维重建方向顶会论文带读
部分热门CV论文展示
在上周结束的国际计算机视觉会议ICCV 2023 上，官方公布的热门研究话题中 “3D from multi-view and sensors”排在第一位。
三维重建（三维视觉）是当今计算机视觉研究领域的热点方向，在ICCV上甚至超过了AIGC领域的工作。以下是相关数据集。
1.KITTI 数据集
论文："The KITTI Vision Benchmark Suite" by Andreas Geiger, Philip Lenz, and Raquel Urtasun.
网址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
介绍：KITTI 数据集是一个广泛用于自动驾驶和三维视觉研究的数据集。它包括了来自车载传感器的多种数据，如激光雷达、相机图像、GPS 定位等，用于物体检测、语义分割、三维物体跟踪和场景重建等任务。
2.NYU Depth 数据集
论文："Indoor Scene Understanding with RGB-D Images" by Nathan Silberman, et al.
网址：https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html
介绍：NYU Depth 数据集是用于室内场景理解的 RGB-D 图像数据集。它包含了丰富的场景信息，适用于语义分割、物体识别、深度估计等任务。
3.ScanNet 数据集
论文："ScanNet: Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor Scenes" by Angela Dai, et al.
网址：http://www.scan-net.org/
介绍：ScanNet 数据集包含室内场景的 3D 重建数据，包括 RGB 图像、深度图像、语义分割和 3D 重建。这个数据集支持室内场景的三维重建和理解研究。
4.DTU-MVS 数据集
论文："Large-Scale Data for Multiple-View Stereopsis" by Henrik Aanæs, et al.
网址：http://roboimagedata.compute.dtu.dk/?page_id=36
介绍：用于多视图立体匹配（Multi-View Stereo，MVS）研究的重要数据集之一。该数据集由丹麦技术大学（Technical University of Denmark）创建，旨在支持三维重建和计算机视觉研究
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