Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。 ViT (Vision Transformer)是Transformer应用于CV（计算机视觉）领域里程碑式的工作，后面发展出更多的变体，如Swin Transformer。 

ViT (Vision Transformer)模型发表于论文An Image is Worth 16X16 Words: Transformer For Image Recognition At Scale，使用纯Transformer进行图像分类。ViT在JFT-300M数据集上预训练后，可超过卷积神经网络ResNet的性能，并且所用的训练计算资源可更少。 

本课程对ViT的原理与PyTorch实现代码进行精讲，来帮助大家掌握其详细原理和具体实现。其中代码实现包含两种代码实现方式，一种是采用timm库，另一种是采用einops/einsum。  

原理精讲部分包括：Transformer的架构概述、Transformer的Encoder 、Transformer的Decoder、ViT架构概述、ViT模型详解、ViT性能及分析。  

代码精讲部分使用Jupyter Notebook对ViT的PyTorch代码进行逐行解读，包括：安装PyTorch、ViT的timm库实现代码解读、 einops/einsum 、ViT的einops/einsum实现代码解读。

相关课程： 

《Transformer原理与代码精讲（PyTorch）》https://edu.csdn.net/course/detail/36697

《Transformer原理与代码精讲（TensorFlow）》https://edu.csdn.net/course/detail/36699

《ViT（Vision Transformer）原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36719

《DETR原理与代码精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/36768

《Swin Transformer实战目标检测：训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36585

《Swin Transformer实战实例分割：训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/36586

《Swin Transformer原理与代码精讲》 https://download.csdn.net/course/detail/37045