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    ├──001.多模态感知基础介绍PPT.pdf 2.83M
    ├──002.1.0 课程介绍_ev.mp4 12.83M
    ├──003.1.1 自动驾驶系统介绍_ev.mp4 4.24M
    ├──004.1.2 多模态感知的常用传感器_ev.mp4 15.42M
    ├──005.1.3 相关2D和3D感知基础知识_ev.mp4 25.27M
    ├──006.1.4 常用公开数据集_ev.mp4 13.17M
    ├──007.3D目标检测PPT.pptx 4.02M
    ├──008.2.1二维和三维目标检测的异同点_ev.mp4 4.25M
    ├──009.2.2基于图像的3D目标检测_ev.mp4 23.28M
    ├──010.2.3基于激光雷达的3D目标检测_ev.mp4 28.77M
    ├──011.2.4.基于融合的3D目标检测_ev.mp4 3.98M
    ├──012.2.5本章总结_ev.mp4 2.46M
    ├──013.第三章 前融合方法PPT.pptx 10.62M
    ├──014.3.1 前融合方法介绍_ev.mp4 8.04M
    ├──015.3.2 PointPainting_ev.mp4 35.38M
    ├──016.3.3 PointAugmenting_ev.mp4 39.73M
    ├──017.3.4 MVP_ev.mp4 33.19M
    ├──018.3.5.1 MVP代码实战:环境搭建_ev.mp4 65.65M
    ├──019.3.5.2 MVP代码实战:配置资料.docx 12.54kb
    ├──020.3.5.3 代码详解1_ev.mp4 47.80M
    ├──021.3.5.4 代码详解2_ev.mp4 3.80M
    ├──022.3.5.5 实战效果_ev.mp4 25.09M
    ├──023.3.6 本章总结_ev.mp4 6.08M
    ├──024.4.1 特征级融合方法介绍_ev.mp4 3.42M
    ├──025.4.2.1 EPNet_ev.mp4 27.40M
    ├──026.4.2.2 EPNet++_ev.mp4 35.43M
    ├──027.4.4 autoalign_v2_ev.mp4 24.55M
    ├──028.4.5 deepfusion_ev.mp4 26.25M
    ├──029.4.6 Transfusion_ev.mp4 33.62M
    ├──030.4.7 deepinteraction_ev.mp4 24.94M
    ├──031.4.8 CMT_ev.mp4 30.58M
    ├──032.4.9 SparseFusion_ev.mp4 31.11M
    ├──033.第四章总结_ev.mp4 5.71M
    ├──034.5.1 后融合方法介绍_ev.mp4 1.52M
    ├──035.5.2 CLOCs算法详解_ev.mp4 13.96M
    ├──036.5.3 Fast-CLOCs_ev.mp4 20.63M
    ├──037.第五章总结_ev.mp4 9.04M
    ├──038.6.1 基于时序感知方法的优势_ev.mp4 11.91M
    ├──039.6.2 常见的时序建模方式_ev.mp4 11.15M
    ├──040.6.3 BEV融合方法详解_ev.mp4 15.38M
    ├──041.6.4 BEVFusion4D网络详解_ev.mp4 24.37M
    ├──042.6.5 本章总结_ev.mp4 5.54M
    └──资料
    | ├──pytorch-1.7.1-cu110
    | | ├──torch-1.7.1+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl 1.08G
    | | └──torchvision-0.8.2+cu110-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl 12.33M
    | ├──Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh 654.13M
    | ├──apex.zip 15.86M
    | ├──centernet2_checkpoint.pth 263.56M
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