Transformer 自 2017 年被提出后，从横扫 NLP 领域的风光无二，到陷入一片对其在 CV 任务有效性的质疑声中，再到不久前在多项图像任务中显示出直逼 CNN 的优异性能 以及 ICCV2021 best paper：Swin Transformer 的火热出炉，Transformer 逐步在 CV 领域大放异彩！
也因此，Transformer、Vision Transformer、QKV、Attention is all you need 等字眼又一次 引爆学术圈！
作为开发者，在为这颗学术巨星拍手叫好的同时，何不及时上车，搞明白编码器解码器里的 QKV 到底是什么、火遍全网的 Swin Transformer 做对了什么？Transformer 为何能横扫 NLP，又是 怎么在 CV 任务中发挥作用的？以及最近的 CV 大神新作 MAE 算法又是如何运作的？
花 10 个小时真正搞懂这些热词背后的技术价值，亲自动手实现这些爆款 ViT 算法，甚至将其应用在自己当前的工作中，成为下一个顶会爆款！
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理论：Hello, Vision Transformer!
实践：Warmup：模型搭建和训练
理论：从Transformer到Vision Transformer
实践：玩转Tensor操作，开始搭建ViT
理论：你看你的，我看我的之详解注意力
实践：Multi-Head Self Attention
理论：搭建你的第一个ViT模型
实践：如何实现ViT模型
理论：ViT模型搭建好了，如何高效训练？
实践：实战模型搭建和训练
理论：什么是Window Attention？
实践：图像窗口上的注意力机制
理论：大名鼎鼎的Swin Transformer
实践：实现你的第二个ViT模型
理论：Conv和Transformer的结合
实践：从框架源码看如何实现数据加载
理论：带你了解前沿算法：视觉上的BERT
实践：模型训练的技巧
理论：检测算法新范式-DETR
实践：实战ViT训练测试全流程
无论你是刚接触深度学习，还是已经在做科研，无论你是CV想转NLP，还是NLP想搞CV，又或者你想用最新的视觉技术打比赛、发论文，通过学习《Vision Transformer十讲》，你都将获得将论文中的模型图变成一行行代码的能力，告别简单的git clone和调包！
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