文件内容:
file:1. 视觉大模型技术概述_ev.mp4
file:资料.zip
file:5.7 小结_ev.mp4
file:5.1 线性探测与微调_ev.mp4
file:5.5 视觉prompt方法_ev.mp4
file:5.4 Adapter代码详解_ev.mp4
file:5.2 线性探测与微调代码详解_ev.mp4
file:5.6 视觉Prompt代码详解_ev.mp4
file:5.3 Adapter方法_ev.mp4
file:3.2 MoCo v3自监督骨干网络_ev.mp4
file:3.5 MAE模型_ev.mp4
file:3.4 DINO代码详解_ev.mp4
file:3.1 ViT与其变种_ev.mp4
file:3.3 DINO模型_ev.mp4
file:3.6 MAE代码详解_ev.mp4
file:3.7 SAM模型_ev.mp4
file:7.1 VPT框架通览_ev.mp4
file:7.4 模型实现1_ev.mp4
file:code .zip
file:7.2 数据集加载_ev.mp4
file:7.5 模型实现2_ev.mp4
file:7.3 模型定义_ev.mp4
file:7.6 病理图像下游迁移_ev.mp4
file:BCI数据集下载.txt
file:code .zip
file:Vicuna模型加载指南.txt
file:6.2 环境与模型配置_ev.mp4
file:6.1 PandaGPT框架介绍_ev.mp4
file:6.7 Demo运行_ev.mp4
file:6.5 模型定义_ev.mp4
file:6.3 项目代码通览_ev.mp4
file:端口映射方法.txt
file:6.6 模型实现_ev.mp4
file:6.4 数据集加载_ev.mp4
file:2.4MoCo代码详解_ev.mp4
file:2.1自监督学习与前置任务_ev.mp4
file:2.5掩码重建与BEiT_ev.mp4
file:2.3Moco模型_ev.mp4
file:2.2对比学习与SimCLR_ev.mp4
file:4.5 GLIP模型_ev.mp4
file:4.6 Flamingo模型_ev.mp4
file:4.3 CLIP模型_ev.mp4
file:4.7 LLaVA模型_ev.mp4
file:4.4 CLIP代码详解_ev.mp4
file:4.2 多模态网络的架构_ev.mp4
file:4.1 多模态学习的概念_ev.mp4