课程价格 ：
¥599.00
剩余名额
0
-
学习时长
8周/建议每周至少6小时
-
答疑服务
专属微信答疑群/讲师助教均参与
-
作业批改
课程配有作业/助教1V1批改
-
课程有效期
一年/告别拖延，温故知新
- 1：开课仪式PPT
- 2：【课件】Transformer in Vision课程介绍
- 3：【视频】Transformer in Vision课程介绍
- 第1章: Transformer 基础
- 4：【课件】第一章讲义-Transformer基础知识介绍
- 第1节: CNN与Transformer对比
- 5：【视频】CNN 与 Transformer 对比
- 第2节: 注意力机制基础
- 6：【视频】注意力机制基础
- 第3节: Transformer基本原理
- 7：【视频】 Transformer 基本原理
- 第4节: 本章总结
- 8：【视频】本章总结
- 第5节: 本章作业
- 9：【视频】本章作业
- 10-1：作业说明文档
- 10-2：【作业】第一章
- 10-3：作业代码文件
- 10-4：作业思路讲解
- 第2章: Transformer在图像分类中的应用
- 11：【课件】第二章讲义-Transformer 在图像分类中的应用
- 第1节: 图像分类数据集介绍
- 12：【视频】图像分类数据集
- 第2节: 基于CNN的图像分类模型
- 13：【视频】基于CNN的图像分类
- 第3节: 基于transformer的图像分类模型
- 14：【视频】基于Transformer的图像分类算法
- 15：【视频】ViT算法精讲
- 16：【视频】TNT算法精讲
- 17：【视频】CvT算法精讲
- 第4节: 本章总结
- 18：【视频】本章小结
- 第5节: 本章作业
- 19：【视频】本章作业
- 20-1：作业说明文档
- 20-2：【作业】第二章
- 20-3：作业思路讲解
- 第3章: Transformer在目标检测中的应用
- 21：【课件】第三章讲义-Transformer 在目标检测中的应用
- 第1节: 目标检测基本知识
- 22：【视频】 目标检测基础
- 第2节: CNN-based目标检测
- 23：【视频】基于CNN目标检测概述
- 24：【视频】两阶段目标检测
- 25：【视频】一阶段目标检测
- 第3节: Transformer-based目标检测
- 26：【视频】基于Transformer的目标检测
- 第4节: 本章总结
- 27：【视频】总结
- 第5节: 本章作业
- 28：【视频】本章作业
- 29-1：作业说明文档
- 29-2：【作业】第三章
- 29-3：作业思路讲解
- 第4章: Transformer在图像分割中的应用
- 30：【课件】第四章讲义-Transformer 在图像分割中的应用
- 第1节: 图像分割任务介绍及其相关数据集
- 31：【视频】 图像分割任务介绍及其相关数据集
- 第2节: 基于CNN的图像分割方法
- 32：【视频】基于CNN的图像分割方法
- 第3节: 基于 Transformer 的语义分割
- 33：【视频】基于 Transformer 的语义分割
- 第4节: 本章总结
- 34：【视频】总结
- 第5节: 本章作业
- 35：【视频】作业视频
- 36-1：作业说明文档
- 36-2：【作业】第四章
- 36-3：第四章作业思路讲解
- 第5章: Transformer在多模态任务中的应用 (上)
- 37：【课件】第5章讲义-Transformer之多模态研发
- 第1节: 预备知识
- 38：【视频】预备知识
- 第2节: 视觉语言预训练模型
- 39：【视频】CLIP
- 40：【视频】 BLIP
- 41：【视频】 BLIP2
- 第3节: 本章总结
- 42：【视频】总结
- 第6章: Transformer在多模态任务中的应用 (下)
- 43：【课件】第6章-Transformer之多模态研发II_Final_Record_watermark
- 第1节: 代表性工作
- 44：LLaVA
- 45：MiniGPT-4
- 46：InstructBLIP
- 第2节: 基于VLM的下游应用
- 47：其他基于VLM的下游应用
- 第3节: 总结
- 48：【视频】总结
- 第4节: 本章作业
- 49：【视频】作业
- 50-1：作业说明文档
- 50-2：【作业】第六章
- 第7章: Transformer的缺点以及新模型结构
- 51：【课件】新网络架构Mamba-Record_watermark
- 第1节: Mamba基础
- 52：【视频】Mamba基础
- 第2节: 基于Mamba的模型
- 53：【视频】Vision Mamba (Vim)
- 54：【视频】 Visual Mamba (VMamba)
- 第3节: 其他Mamba相关模型
- 55：【视频】其他Mamba相关模型
- 第4节: 本章总结
- 56：【视频】总结
- 第5节: 本章作业
- 57：【视频】本章作业
- 58-1：作业说明文档
- 58-2：第七章作业
- 第8章: CV大模型发展及展望
- 59：【课件】第8章讲义：Transformer基础模型及其展望
- 第1节: 基于Transformer的基础模型
- 60： 【视频】 分割一切的Segment Everything Model（SAM）
- 61：【视频】 在视频里也能分割一切的SAM2
- 62： 【视频】Segment Everything Everywhere All at Once（SEEM）
- 第2节: 基础模型的趋势
- 63：【视频】基础模型的趋势
- 第3节: 本章总结
- 64：【视频】本章总结
- 第4节: 本章作业
- 65：【视频】本章作业
- 66-1：作业说明文档
- 66-2：本章作业
- 67-1：第一次直播答疑讲解回放
- 67-2：视觉transformer第一次直播答疑问题汇总.xlsx
