课程价格 ：
¥599.00
剩余名额
0
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学习时长
8周/建议每周至少6小时
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答疑服务
专属微信答疑群/讲师助教均参与
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作业批改
课程配有作业/助教1V1批改
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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】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
- 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
- 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
- 第4章: Transformer在图像分割中的应用
- 30：【课件】第四章讲义
- 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
- 第5章: Transformer在多模态任务中的应用 (上)
- 第1节: 多模态任务介绍
- 第2节: 详解多模态模型 CLIP 及其扩展
- 第3节: 讲解视觉语言预训练模型 BLIP 和 BLIP2
- 第4节: 本章总结
- 第5节: 作业实践
- 第6章: Transformer在多模态任务中的应用 (下)
- 第1节: 多模态大模型LLaVA详解
- 第2节: 讲解多模态大模型MiniGPT-4
- 第3节: 详细讲解InstructBLIP
- 第4节: 本章总结
- 第5节: 作业实践
- 第7章: Transformer的缺点以及新模型结构
- 第1节: 探讨 Transformer 现存缺点
- 第2节: 介绍 Transformer的挑战者 Mamba 模型结构
- 第3节: Mamba结构在其他相关任务上的简单介绍
- 第4节: 本章总结
- 第5节: 作业实践
- 第8章: CV大模型发展及展望
- 第1节: CV基础大模型概览
- 第2节: CV大模型展望
- 第3节: 本章总结
- 第4节: 作业实践
