LLM多模态视觉大模型是一种基于深度学习和计算机视觉技术的复杂系统,旨在实现多模态视觉信息的实时感知、分析和响应。它能够处理包括图像、视频、激光雷达等多种模态的数据,并利用大规模语言模型进行推理和决策,以协助人类进行各种视觉任务,如目标检测、物体识别、场景理解等。

该模型的特点包括:

  1. 多模态感知:能够处理图像、视频、激光雷达等多种模态的数据,并将它们转化为统一的视觉表示。
  2. 大规模语言模型:利用大规模预训练语言模型进行推理和决策,以理解和分析视觉信息。
  3. 实时响应:能够在实时环境中处理多模态数据,并快速做出响应,协助人类进行各种视觉任务。

在应用方面,LLM多模态视觉大模型可以应用于自动驾驶、机器人视觉、智能安防、医疗诊断等多种领域。例如,在自动驾驶中,它可以帮助车辆识别道路、行人、交通标志等,从而提高行驶的安全性和效率。在智能安防中,它可以帮助监控系统识别异常行为、火灾等紧急情况,从而及时采取措施。

总之,LLM多模态视觉大模型是一种具有广泛应用前景的视觉处理系统,它利用深度学习和计算机视觉技术,实现了多模态视觉信息的感知、分析和响应,具有实时性、准确性和可靠性等特点。

课程截图:

课程目录:

LLM 多模态视觉大模型
├──1.大模型技术概述
| └──1. 视觉大模型技术概述.mp4 21.88M
├──2.自监督学习的原理与方法
| ├──2.1自监督学习与前置任务.mp4 17.74M
| ├──2.2对比学习与SimCLR.mp4 18.62M
| ├──2.3Moco模型.mp4 11.71M
| ├──2.4MoCo代码详解.mp4 23.52M
| └──2.5掩码重建与BEiT.mp4 10.54M
├──3.视觉基础大模型的架构
| ├──3.1 ViT与其变种.mp4 15.14M
| ├──3.2 MoCo v3自监督骨干网络.mp4 7.81M
| ├──3.3 DINO模型.mp4 12.63M
| ├──3.4 DINO代码详解.mp4 17.19M
| ├──3.5 MAE模型.mp4 9.64M
| ├──3.6 MAE代码详解.mp4 26.33M
| └──3.7 SAM模型.mp4 23.55M
├──4.多模态视觉大模型
| ├──4.1 多模态学习的概念.mp4 28.11M
| ├──4.2 多模态网络的架构.mp4 23.62M
| ├──4.3 CLIP模型.mp4 19.34M
| ├──4.4 CLIP代码详解.mp4 28.17M
| ├──4.5 GLIP模型.mp4 11.26M
| ├──4.6 Flamingo模型.mp4 27.58M
| └──4.7 LLaVA模型.mp4 44.59M
├──5.下游任务迁移与视觉提示
| ├──5.1 线性探测与微调.mp4 8.80M
| ├──5.2 线性探测与微调代码详解.mp4 12.66M
| ├──5.3 Adapter方法.mp4 13.31M
| ├──5.4 Adapter代码详解.mp4 55.46M
| ├──5.5 视觉prompt方法.mp4 58.06M
| ├──5.6 视觉Prompt代码详解.mp4 36.99M
| └──5.7 小结.mp4 3.56M
├──6.实战-多模态大模型微调
| ├──6.1 PandaGPT框架介绍.mp4 44.93M
| ├──6.2 环境与模型配置.mp4 108.10M
| ├──6.3 项目代码通览.mp4 109.86M
| ├──6.4 数据集加载.mp4 94.70M
| ├──6.5 模型定义.mp4 144.59M
| ├──6.6 模型实现.mp4 234.10M
| ├──6.7 Demo运行.mp4 62.57M
| ├──code .zip 27.63M
| ├──Vicuna模型加载指南.txt 0.37kb
| └──端口映射方法.txt 0.08kb
├──7.实战-基于视觉提示的下游迁移
| ├──7.1 VPT框架通览.mp4 127.32M
| ├──7.2 数据集加载.mp4 109.92M
| ├──7.3 模型定义.mp4 155.92M
| ├──7.4 模型实现1.mp4 94.20M
| ├──7.5 模型实现2.mp4 76.86M
| ├──7.6 病理图像下游迁移.mp4 43.75M
| ├──BCI数据集下载.txt 0.87kb
| └──code .zip 1021.61kb
├──code
| ├──adapter.py 3.84kb
| ├──CLIP.py 3.27kb
| ├──DINO.py 3.13kb
| ├──linear-probing.py 1.69kb
| ├──MAE.py 4.34kb
| ├──moco.py 2.23kb
| ├──prompt-tuning.py 3.26kb
| └──全部代码压缩包.zip 9.74kb
├──PPT
| ├──0.视觉大模型课程前置介绍.pptx 1.90M
| ├──1.大模型技术概述.pptx 5.31M
| ├──2.自监督学习的原理与方法.pptx 3.04M
| ├──3.视觉基础大模型的架构.pptx 3.02M
| ├──4.多模态视觉大模型.pptx 4.79M
| └──5.下游任务迁移与视觉提示.pptx 1.59M
├──论文
| ├──Gemini-A Family of Highly Capable Multimodal Models.pdf 25.69M
| ├──ImageBind-One Embedding Space To Bind Them All.pdf 6.34M
| └──InternVL-Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks.pdf 1.25M
└──PPT.zip 19.13M

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