1. 摘要 Transformer 已经是 NLP(自然语言处理)领域的"标配"(如 BERT, GPT 系列), 但在 CV 中长期以"局部改造"的方式出现: 要么与 CNN 组合, 要么在 CNN 中以注意力替换部分卷积, 整体框架仍以
2025-11-11
ViT 入门: 图像分块与自注意力
理解 DETR: 用 Transformer 做目标检测
MNIST 手写数字识别: MLP 的实现与训练
理解 RNN: 隐藏状态与序列建模
理解 CNN: 从像素到卷积特征
SMPL 入门: 人体形状与姿态的参数化表示