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登上nature,Transformer到底凭什么这么火?

机器学习初学者  · 公众号  ·  · 2025-03-05 11:00

正文

AI领域的研究者应该还记得,在 Transformer 诞生后的三年,谷歌将这一自然语言处理届的重要研究扩展到了视觉领域,也就是 Vision Transformer。 视觉Transformer(ViT)依靠出色的建模能力,在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。

正如德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家 Atlas Wang 说 :我们有充分的理由尝试在整个 AI 任务范围内尝试使用 Vision Transformer。

无论是学术界的研究人员,还是工业界的相关从业者,都有必要对Transformer技术深入了解,并且紧跟Transformer的前沿研究,以此来夯实自己技术积累。

此,我们邀请到了 同济 大学 硕士 , 计算机视觉领域一线实战专家 唐师 ,为我们带来
—— 荣登Nature!百变之王Transformer的进阶之路 深入详解Transformer最新工作进展及技术原理!相信能给你带来启发和收获!

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直播内容
01
PART

直播时间 : 3月5日 - 3月6日 ,20:00-22 : 00
Day1:计算机视觉必备基础
  • 神经网络与卷积网络解读

  • P ytorch框架基本模块
  • 图像识别框架流程解读

  • 论文实验与项目模板实例

Day2:Transformer架构在视觉各经典任务中的应用及其算法解读

  • 视觉Transformer架构通俗解读
  • 各大经典注意力机制及其应用实例

  • 检测/分割/多模态/图结构/大模型等场景如何套

    用Transformer架构

  • 经典论文及其注意力机制创新模块解读

主讲导师:唐老师

唐老师 : 同济大学硕士+华东理工博士

专注于机器学习与计算机视觉领域 , 深度学习领域一线实战专家。参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验。

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但除了努力之外,我们更应该清楚的知道, 哪些技术需要重点掌握,学习时频繁踩坑,最终浪费大量时间,所以有一套实用的课程用来跟着学习是非常有必要的。

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