在计算机视觉领域，Transformer通过自注意力机制，能够在单层网络内直接建模图像所有像素间的长程依赖关系，突破了传统CNN的局部感知局限，其在图像分类、目标检测、图像分割等任务中展现出显著优势，正在快速取代传统CNN，成为解决复杂视觉任务的首选方案。
ViT、DETR、SegFormer、BEVFormer、CLIP等模型受到广泛关注，并被实际落地应用，比如使用DETR开发工业质检系统，用CLIP搭建智能搜索平台，BEVFormer承担智能驾驶的感知任务等。
尽管上述算法大都已经开源，但在实际使用中仍然存在较大问题：
1.
在不同的数据或者应用场景中，模型的性能差距较大，如何分析原因并制定优化策略；
2.
不同的模型到底哪部分算子起到了提升精度的关键作用，以及为什么会提升；
3.
不同模型的优劣势是什么，导致这些优劣势的原因又是什么。
想要系统化地掌握上述知识，我推荐深蓝学院的《视觉Transformer理论与实践》。课程系统解析Transformer核心原理及其在视觉和多模态领域的创新应用，涵盖ViT/DETR/SETR/CLIP等经典模型原理，帮助掌握视觉Transformer核心技术，实现从“局部感知到“全局理解”的能力跃迁，最终具备复现和优化先进模型的实践能力。并且对于探索端到端智驾(DriveVLM)、VLA机器人交互等前沿技术，也有非常大的帮助。
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讲师介绍
利物浦大学长聘副教授
前商汤自动驾驶感知团队研发副总监
2017年博士毕业于中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室，2017-2023担任商汤科技自动驾驶感知团队研发副总监，带领团队完成多个大项目交付。
目前发表SCI和EI学术论文近80篇，被引用量近4000次，其中CCFA类国际期刊和会议(T-PAMI、IJCV、TIP、CVPR、ICCV、ECCV、AAA1、MultiMedia等)近30篇。申请国内及国外专利申请30个以上。
现主要研究方向为图像/视频场景理解，Deepfake Detection，机器人-自动驾驶感知算法，以及语言-视觉联合学习等。现主持(PI)一项Alan Turing Institute项目基金，并联合主持(Co-1)一项欧盟Horizion project。
课程大纲
课程亮点
1.全栈式知识体系构建
从Transformer核心原理到CV经典任务(分类、检测、分割)再到多模态最前沿应用，覆盖ViT、DETR、SegFormer、CLIP、LLaVA等模型。
2.工业级实践能力培养
通过大量代码解析与实践案例，强化动手实践能力，确保理论落地。
3.学术与工业双栖讲师
讲师曾任商汤科技研究副总监，6年工业界工作经验，现为英国利物浦大学计算机科学系副教授，TACPS实验室负责人，IEEETPAMI、CVPR、ICCV等顶刊和顶会审稿人，主持过亿级参数视觉大模型研发。
课程收获
1.系统掌握Transformer在计算机视觉中的核心技术，重点剖析自注意力机制原理，并深入讲解基于Transformer的图像分类、目标检测与语义分割等算法的理论框架及工程实践；
2.全面解析CLIP、BLIP系列及LLaVA等多模态模型的架构设计思想与技术实现细节，结合典型应用场景进行实践探讨；
3.深度剖析新一代架构Mamba的技术原理及其在视觉任务中的应用优势，同时前瞻性探讨多模态大模型的研究进展与产业落地案例；
4.创新性地融合算法理论与工程实践，通过典型工业案例解析，为学术研究与产业应用提供双向赋能。
适合人群
1.计算机视觉领域工作者；
2.对Transformer在图像理解、多模态交互等领域感兴趣的高校学生；
3.仅具备传统深度学习基础的CV从业者；
4.想在计算机视觉领域进行科学研究，并发表相关论文的学生/学者。
*你将收获的优质学习圈子
伙伴们大多是来自985、211及海外院校硕博，在这里大家一起学习、进行讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源。
（学员院校/企业展示）
课程服务
1.作业批改：助教1V1批改作业，定期针对作业中的“通病”进行点评；
2.结业证书：本课程将根据作业完成情况评选结业学员及优秀学员，颁发证书；
3.实时答疑：讲师/助教微信群答疑，及时解决大家遇到的问题；
4.班班督学：班主任全程带班，不定时“关照”未交作业的同学，克服拖延。
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