CoDETR复习和Transformer讲解
复习了一下CoDETR，然后讲了讲Transformer的机制
人工智能模型讲解
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简介
订阅合集
P1_DINO复习与Co-DETR讲解
01:16:28
P2_CoDETR复习和Transformer讲解
01:12:11
P3_Transformer DINO和Grounding DINO讲解
01:28:20
P4_多模态目标检测大模型-Grounding Dino MM-G-DINO Grounding1.5
01:11:04
P5_Grounding DINO三兄弟复习+InternImage讲解
01:20:42
P6_InternImage复习和Salience DETR讲解
59:13
P7_Salience DETR复习+ YOLO world 讲解
01:24:33
P8_Yolo World复习和Vision Transformer讲解
01:43:06
P9_Vision Transformer复习 + 预训练方法MAE + ViTDeT目标检测应用
01:09:48
P10_ViTDeT复习+Swin Transformer讲解
01:01:18
P11_Swin Transformer复习+ Visual prompt tuning 讲解
01:10:32
P12_VPT复习+SAM讲解
01:08:24
P13_SAM复习+RT-DETR讲解
01:28:27
P14_RT-Detr复习及OV-Dino讲解
01:35:55
P15_OV-DINO复习与DQ-DETR讲解
01:20:09
P16_DQ-DETR复习+Geo-Chat讲解
01:13:33
P17_LLAVA讲解
01:01:38
P18_LLAVA1.5讲解+LLAVA GeoChat复习
58:40
P19_人工智能新模型——Mamba结构讲解
55:28
P20_Vision Mamba讲解+Mamba复习
01:09:29
P21_Mamba用于CV领域——Vim复习+Vmamba讲解
01:03:43
P22_Mamba yolo
38:50
P23_Mamba out! Mamba真的适用于CV任务吗？
30:56
P24_ECCV2024 Oral论文 位置关系作为先验目标检测模型——Relation DETR
44:14
P25_yolov1-v8简单讲解+yoloV9介绍
01:06:00
P26_NeurIPS2024—YOLOv10讲解
01:22:30
P27_2025最新YOLOv11+传统注意力机制讲解
01:01:48
P28_2025目标检测SoTA 之D-fine
01:06:27
P29_NeurIPS2024 Spotlight工作之PIIP（参数-倒置图像金字塔网络）
01:04:46
P30_ViT adapter讲解
52:18
P31_2025 无源域适应目标检测模型 SF-YOLO
55:30
P32_2025年 新鲜出炉YOLOv12讲解
39:47
P33_CVPR2025论文——DEIM（改进匹配DETR）实时目标检测sota
32:30
P34_怎样训练一个目标检测大模型？—LLMDet（CVPR2025）
01:05:14
P35_目标检测器——全测试时自适应（TTA）之IoU Filter
58:48
P36_2025年 多模态大模型能否胜任工业异常检测？请看 ICLR2025最新工作MMAD
54:01
P37_开放词汇检测器能否适用跨域小样本目标检测任务？
58:09
P38_混合专家MoE怎样用于视觉语言模型？请看——MoVA
01:03:51
P39_怎样在动态更新目标检测模型？请看CTTAOD
01:08:28
P40_多次查询目标检测器 MI-DETR（CVPR 2025）
32:47
P41_怎样将思维链技术（CoT）用于多模态大模型？请看——LLaVA-CoT
30:02
P42_微调5%参数就可胜过全微调？CVPR2025 论文——Mona
50:11
P43_RCNN系列串讲 上
44:06
P44_RCNN系列串讲下+ CVPR2025之《Strip RCNN》
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P45_Yolov13
51:21
P46_ICCV 2025易用目标检测YOLO E
48:01
P47_对比预训练之 DINOv1-DINOv3 串讲
01:09:58
P48_PPAL：即插即用的主动学习方法
56:44
P49_ICLR2026 基于概念的分割一切模型SAMv3
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P50_图像大规模预训练，数据越多越好吗？请看核心集采样——SimCore
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P51_用于目标检测的核心集选择——CSOD
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P52_怎样利用基础模型进行核心数据选择？——请看OFDS
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全网首发｜从缺陷检测到严重程度分级：MAOL方法详解
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