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视觉大模型系列:2.1自监督学习与前置任务
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欢迎加入手写AI 飞书大群 和 添加手写AI vx ( shouxie_ai ) 手写AI 邀请你加入飞书群,快点击https://applink.feishu.cn/client/chat/chatter/add_by_link?link_token=abeo15ad-46a6-458b-83c0-9136290a94c9加入吧! 第一章:大模型技术概述 视觉大模型技术概述 第二章:大模型时代下的 CV 自监督学习的原理与方法 自监督学习与前置任务 对比学习与SimCLR(简化无监督学习流程) 何恺明团队佳作 : MoCo 模型 MoCo 关键代码手写复现 视觉BERT : 掩码重建与BEiT 第三章:视觉基础大模型的架构 视觉transformer: ViT 与其变种 MoCo v3 自监督骨干网络 知识蒸馏框架加持 : DINO 模型 DINO 关键代码手写复现 何恺明一作 : MAE 模型| 小中无码, 便是高清 MAE 关键代码手写复现 分割一切 : SAM 模型 第四章:视觉基础大模型的架构 多模态学习的概念 多模态网络的架构 统一语言和文本 : CLIP模型 CLIP 关键代码手写复现 目标检测新范式 : GLIP模型 800亿参数DeepMind佳作 : Flamingo大模型 开源版GPT-4V : LLaVA大模型 第五章:下游任务迁移与视觉提示 最基础的模型迁移: 线性探测与微调 线性探测与微调关键代码手写复现 更快让网络适应新任务: Adapter Adapter 关键代码手写复现 超越传统微调 : 视觉Prompt 视觉 prompt 关键代码手写复现 下游迁移技术小结 第六章:由课程学员决定进行扩充 以保持课程时效性与对部分内容进行必要的更加深入的讲解
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