文件清单 53 项

• 1. 视觉大模型技术概述_ev.mp4
• 2.1自监督学习与前置任务_ev.mp4
• 2.2对比学习与SimCLR_ev.mp4
• 2.3Moco模型_ev.mp4
• 2.4MoCo代码详解_ev.mp4
• 2.5掩码重建与BEiT_ev.mp4
• 3.1 ViT与其变种_ev.mp4
• 3.2 MoCo v3自监督骨干网络_ev.mp4
• 3.3 DINO模型_ev.mp4

展开全部 53 项

• 3.4 DINO代码详解_ev.mp4
• 3.5 MAE模型_ev.mp4
• 3.6 MAE代码详解_ev.mp4
• 3.7 SAM模型_ev.mp4
• 4.1 多模态学习的概念_ev.mp4
• 4.2 多模态网络的架构_ev.mp4
• 4.3 CLIP模型_ev.mp4
• 4.4 CLIP代码详解_ev.mp4
• 4.5 GLIP模型_ev.mp4
• 4.6 Flamingo模型_ev.mp4
• 4.7 LLaVA模型_ev.mp4
• 5.1 线性探测与微调_ev.mp4
• 5.2 线性探测与微调代码详解_ev.mp4
• 5.3 Adapter方法_ev.mp4
• 5.4 Adapter代码详解_ev.mp4
• 5.5 视觉prompt方法_ev.mp4
• 5.6 视觉Prompt代码详解_ev.mp4
• 5.7 小结_ev.mp4
• 6.1 PandaGPT框架介绍_ev.mp4
• 6.2 环境与模型配置_ev.mp4
• 6.4 数据集加载_ev.mp4
• 6.5 模型定义_ev.mp4
• 6.6 模型实现_ev.mp4
• 6.7 Demo运行_ev.mp4
• code .zip
• 端口映射方法.txt
• Vicuna模型加载指南.txt
• 7.1 VPT框架通览_ev.mp4
• 7.2 数据集加载_ev.mp4
• 7.3 模型定义_ev.mp4
• 7.4 模型实现1_ev.mp4
• 7.5 模型实现2_ev.mp4
• 7.6 病理图像下游迁移_ev.mp4
• code .zip
• 资料.zip
• 手写AI-LLM多模态视觉大模型2024/
• 1.大模型技术概述/
• 2.自监督学习的原理与方法/
• 3.视觉基础大模型的架构/
• 4.多模态视觉大模型/
• 5.下游任务迁移与视觉提示/
• 6.实战-多模态大模型微调/
• 7.实战-基于视觉提示的下游迁移/
• 文档+资料/