专栏名称: 计算机视觉研究院
主要由来自于大学的研究生组成的团队,本平台从事机器学习与深度学习领域,主要在人脸检测与识别,多目标检测研究方向。本团队想通过计算机视觉战队平台打造属于自己的品牌,让更多相关领域的人了解本团队,结识更多相关领域的朋友,一起来学习,共同进步!
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Transformer系列论文+代码解析【附226篇顶会论文】

计算机视觉研究院  · 公众号  ·  · 2024-03-19 11:30

正文

短短五年,Transformer就几乎颠覆了整个自然语言处理领域的研究范式,也促进了计算机视觉、计算生物学等领域的研究进展。


这次我邀请了多位顶会大咖, 做了22节最全Transformer系列课程, 带你吃透理论和代码,了解未来应用,扫清学习难点。本次课程有两大亮点:


亮点一 :精讲论文+代码

亮点二 :详解Transformer的多方向应用


论文+代码


多方向应用

精讲VIT、PVT、Swin Transformer、DETR论文和代码,扎实理论+吃透代码。

详解预训练语言模型应用/基于VIT的语义分割算法/在视觉任务中的应用与高效部署。

0.01元解锁22节系列课

带你吃透理论和代码

加课程回复“Transformer"获取 226篇transform顶会论文合集


Transtormer系列课程目录


阶段一:吃透论文和代码,牢牢掌握Transformer基础

1:CV-transformer 概述

2:CV-transformer VIT论文讲解

3:CV-transformer PVT论文详解

4:CV-transformer PVT代码详解

5:CV-transformer Swin Transformer论文详解

6:CV-transformer Swin Transformer代码详解

7:CV-transformer DETR 论文详解

8:CV-transformer DETR代码讲解

9:CV-transformer——VIT

10:CV-transformer——MAE

11:CV中的transformer专题MAE详解


阶段二:掌握Transformer多方向应用

1:Transformer简介和预训练语言模型应用

2:基于Vision Transformer的语义分割算法

3:Transformer在视觉任务中的应用与高效部署

  • ViT为的主图像分类网络

  • Segformer为主的图像分割网络

  • 常用轻量化方法介绍

  • 以Transformer为主的视觉任务设计高效的轻量化方法

  • 未来挑战与研究方向



0.01元解锁22节系列课

带你吃透理论和代码



Transtormer系列论文


另外我还整理了







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