ViT（Vision Transformer）原理与代码精讲

ad***

课程简介：
Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了SOTA的成果。 ViT (Vision Transformer)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Swin Transformer。
ViT (Vision Transformer)模型发表于论文An Image is Worth 16X16 Words: Transformer For Image Recognition At Scale，使用纯Transformer进行图像分类。ViT在JFT-300M数据集上预训练后，可超过卷积神经网络ResNet的性能，并且所用的训练计算资源可更少。
本课程对ViT的原理与PyTorch实现代码进行精讲，来帮助大家掌握其详细原理和具体实现。其中代码实现包含两种代码实现方式，一种是采用timm库，另一种是采用einops/einsum。  
原理精讲部分包括：Transformer的架构概述、Transformer的Encoder 、Transformer的Decoder、ViT架构概述、ViT模型详解、ViT性能及分析。  
代码精讲部分使用Jupyter Notebook对ViT的PyTorch代码进行逐行解读，包括：安装PyTorch、ViT的timm库实现代码解读、 einops/einsum 、ViT的einops/einsum实现代码解读。




课程目录：
1 课程介绍.mp4
2 Transformer架构概述.mp4
3 Transformer的Encoder.mp4
4 Transformer的Decoder.mp4
5 ViT架构概述.mp4
6 ViT模型详解.mp4
7 ViT性能及分析.mp4
8 安装pytorch.mp4
9 ViT的timm库实现代码精讲.mp4
10 einops和einsum.mp4
11 ViT的einops einsum代码实现精讲.mp4
ViT（VisionTransformer）原理与代码精讲.zip

下载地址：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

sds***

学习下

sakur***

666666666666

龙***

66666666666666

ucb***

very good

ljy6***

每天都来看看

jieg***

好的好的好的渐冻人肯定能得到宝宝宝宝

乐***

支持一下