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Transformer之计算机视觉应用

Transformer之计算机视觉应用，包含Transformer原理与代码精讲、ViT、DETR、Swin Transformer等模型应用。

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门课程

9541

人学习

课程总时长

白老师

讲师评分：5.0

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第一阶段：  Transformer原理与代码精讲

1门课程15840

Transformer原理与代码精讲

  • Transformer原理与代码精讲

    22节4小时24分钟
    课程目标：
    Transformer发轫于NLP（自然语言处理），并跨界应用到CV（计算机视觉）领域。目前已成为深度学习的新范式，影响力和应用前景巨大。本课程对Transformer的原理和PyTorch及TensorFlow 2代码

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    第二阶段：  Transformer之计算机视觉模型

    4门课程50100

    Transformer之计算机视觉模型

    • DETR原理与代码精讲

      13节3小时17分钟
      课程目标：
      Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了领先的成果。DETR(DetectionTransformer)是Facebook提出的基于Transformer的端到端目标检测方法。DETR使用CNN+T

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      • ViT（Vision Transformer）原理与代码精讲

        11节2小时59分钟
        课程目标：
        Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了SOTA的成果。ViT (VisionTransformer)是Transformer应用于CV（计算机视觉）领域里程碑式的工作，后面发展出更多的变体，如Sw

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        • Swin Transformer实战实例分割：训练自己的数据集

          19节3小时33分钟
          课程目标：
          Transformer发轫于NLP（自然语言处理），并跨界应用到CV（计算机视觉）领域。Swin Transformer是基于Transformer的计算机视觉骨干网，在图像分类、目标检测、实例分割、语义分割等多项下游C

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          • Swin Transformer实战目标检测：训练自己的数据集

            20节4小时6分钟
            课程目标：
            Transformer发轫于NLP（自然语言处理），并跨界应用到CV（计算机视觉）领域。Swin Transformer是基于Transformer的计算机视觉骨干网，在图像分类、目标检测、实例分割、语义分割等多项下游C

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