ViT（Vision Transformer）原理与代码精讲

🎓 课程名稱： ViT（Vision Transformer）原理與代碼精讲

🚀 頭腦熱門新范式： 深入了解Transformer在CV領域的革命性應用

🔍 课程概述： ViT（Vision Transformer）是自然語言處理（NLP）領域著名的Transformer模型推廣到計算機視覺（CV）領域的一項重大突破。從Google提出的原始ViT到後續的Swim Transformer等多種變體，這些模型正在不斷改進圖像認知任務。本课程將對ViT的理論基礎、實現細節以及如何使用PyTorch進行編碼與解釋进行深入挖掘。

📚 课程內容：

• 原理精讲：

  • Transformer架構概述：了解Transformer模型的基本組件及其工作原理。
  • Transformer Encoder Deep Dive：探索Encoder的各種機制，包括自注意力（self-attention）和位置編碼（positional encoding）。
  • Transformer Decoder Deep Dive：揭秘Decoder如何重建輸入序列，並理解其在ViT中的應用。
  • ViT架構概述：從原始ViT論文深入分析，了解其如何將Transformer應用於圖像識別任務。
  • ViT模型详解：梳理ViT的完整架構，包括圖像分塊（image patches）、位置編碼、階層化的Self-Attention等關鍵組件。
  • ViT性能及分析：比較ViT在不同數據集上的表現，並分析其優勢與局限性。

• 代碼精讲：

  • 安裝PyTorch：初始化環境，準備編碼與實現。
  • ViT的timm庫实现代码解读：使用timm库，一步步揭開ViT模型的奧秘，從模型定義到训练流程。
  • einops/einsum实现代碼解读：深入理解Einops與Einsum庫如何使得數值操作更加直觀與高效。
  • Jupyter Notebook逐行解读：透過具體的代碼示例，從基礎到高级功能逐步掌握ViT模型的PyTorch實現細節。

🛠️ 學習成果：

• 掌握ViT（Vision Transformer）在CV領域中的理論與實踐原理。
• 熟練PyTorch編程，並能夠使用timm庫或einops/einsum庫實現ViT模型。
• 分析ViT在不同數據集上的表現，並對其性能進行深入理解與评估。

👩‍🏫 加入本课程，让你的CV研究與實踐極具視野！

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