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。
为
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
的
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!
参与直播打卡,全额返学费!
扫描下方二维码 ,
立即参加
参加即送 :
100+篇transformer必读论文&PPT原稿
直播时间 :
3月5日 -
3月6日
,20:00-22
:
00
-
神经网络与卷积网络解读
-
-
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
-
-
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。
”
参与直播打卡,全额返学费 !
扫描下方二维码 ,
立即参加
参加即送 :
100+篇transformer必读论文&PPT原稿
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。