本文介绍了Transformer技术在视觉领域的应用，重点推荐了唐老师的直播课程，该课程深入讲解了Transformer的最新进展及技术原理，并结合计算机视觉必备基础、神经网络、卷积网络以及Pytorch框架等内容，全面解读了Transformer架构在视觉各经典任务中的应用及其算法。课程内容涵盖图像识别框架流程、论文实验与项目模板实例，以及检测、分割、多模态、图结构、大模型等场景中Transformer架构的套用，通过经典论文和注意力机制创新模块的解读，帮助学习者掌握最新的前沿技术。参与直播打卡还可全额返学费。

💡Transformer架构在视觉领域取得了显著成果，并在ImageNet、COCO和ADE20k等多个基准上表现优异，使其成为AI任务中的重要选择。

📚唐老师的直播课程深入讲解Transformer的最新进展及技术原理，内容涵盖计算机视觉必备基础、神经网络、卷积网络以及Pytorch框架等，帮助学员夯实技术基础。

🖥️课程内容按照互联网公司的架构体系设计，提供全程实战源代码讲解，覆盖200+案例和30+应用场景，确保学员掌握当下最新最前沿的技术。

📅直播课程分为两天，第一天讲解计算机视觉基础，第二天深入探讨Transformer架构在视觉任务中的应用，并解读经典论文和注意力机制创新模块。

2025-03-05 11:00 浙江

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！

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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

Pytorch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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文末福利

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。

本课程课程内容按照互联网公司的架构体系设计，完美符合企业以及市场的要求。全程实战源代码讲解，课程通俗易懂，所有算法均给出相应的实战案例及应用项目，内容覆盖200+案例，30+应用场景。

此外，课程根据市场需求不断升级。目前已升级至9.0版本。确保你掌握的永远是当下最新最前沿的内容。

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