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掌握Swin Transformer原理

掌握Swin Transformer的PyTorch实现代码

掌握Swin Transformer的图像分类的项目实战方法

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希望学习Swin Transformer原理和PyTorch实现代码的学员
Cours

Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。 Swin Transformer是在ViT基础上发展而来，是Transformer应用于CV（计算机视觉）领域又一里程碑式的工作。它可以作为通用的骨干网络，用于图片分类的CV任务，以及下游的CV任务，如目标检测、实例分割、语义分割等，并取得了SOTA的成果。Swin Transformer获得了ICCV 2021的最佳论文奖。

本课程对Swin Transformer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；并且使用Swin Transformer对17个类别花朵数据集进行图片分类的项目实战。

Ÿ 原理精讲部分包括：Transformer的架构概述、Transformer的Encoder 、Transformer的Decoder、Swin Transformer的网络架构、Patch Merging、SW-MSA、Relative Position Bias、MSA与W-MSA计算量分析、实验结果及性能。

Ÿ 项目实战部分包括：安装软件环境和PyTorch、安装Swin-Transformer、数据集自动划分、修改配置文件、训练数据集、测试训练出的网络模型。

Ÿ 代码精讲部分使用PyCharm对Swin Transformer的PyTorch代码进行逐行解读，包括：PatchEmbed、SwinTransformerBlock、PatchMerging、推理过程和训练过程实现代码解读。

Catalogue des cours

Chapitre 1 : Introduction au cours
课程介绍 06:10

Chapitre 2 : Principes
Vue d'ensemble de l'architecture du transformateur 11:22
Le codeur du transformateur 31:56
Décodeur de transformateur 06:29
Swin Transformer的网络架构 23:22
Swin Transformer的Patch Merging 02:49
Swin Transformer的SW-MSA 09:48
Swin Transformer的Relative Position Bias 06:05
Swin Transformer的MSA计算量分析 03:44
Swin Transformer的W-MSA计算量分析 01:23
Swin Transformer的实验结果及性能 06:47

第三章：项目实战篇（图像分类）
安装软件环境和PyTorch 08:31
Swin Transformer图像分类实战 13:47

第四章：代码解析篇
代码精讲1-PatchEmbed 16:27
代码精讲2-SwinTransformerBlock 28:22
代码精讲3-PatchMerging 11:40
代码精讲4-推理过程 12:52
代码精讲5-训练过程 08:25

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