频频出圈的Transformer，到底有什么魅力！
自提出之日起，Transformer模型已经在CV、NLP以及其他更多领域中「大展拳脚」，实力冲击CNN。
Transformer为什么这么有实力？因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展，Swin Transformer更是成了屠榜般的存在，在工业界具有广阔的应用前景。所以引起了人工智能研究生的强烈兴趣。
但要想啃透CV Transformer 难度不小：一方面，Transformer本是应用于NLP的论文，其中很多内容都形成了共识，在论文中并不会去详细介绍这些共识内容，例如QKV是什么，embedding是什么等，对于其他方向的人看到这些就很难理解。
另一方面，近小半年，Transformer+CV的论文就已经有40多篇。学术研究更新之快，与脱发速度成正比。Transformer 作为最近热起来的方向，卷起来了但是又不是那么卷，在这个方向可探索的空间还很大，获得一个好的idea，写出一篇好论文的概率相对就大得多。
毕竟能发论文没有谁会拒绝……
那么剩下的问题就是，怎么发（水）论文？
想要快速发论文有两点至关重要。
1.紧跟风口。
想发文章最容易的方法就是紧跟风口，顺着领域内的研究趋势确定自己的方向，毕竟在热门领域内，创新点和idea远比其他非热门领域多。
2.有一位有经验有能力的前辈指导。
大家都在努力的设计新网络、新策略、新training算法，只要能够在某一问题上做到一个很好的performance，论文就水到渠成。而想要快速达到，来自前辈的指点不可或缺。
咕泡科技特别邀请、唐宇迪老师，通过讲解transformer最新前沿论文，全方位解读transformer发展应用、可创新方向。
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这次课程尤其适合对AI有一定了解，但是没有明确选题目标；或者已经明确自己选题，但是找不到改进方向的同学；当然也适合对transformer感兴趣的从业者。
创新点和idea不可能凭空生成，好的performance 也绝不可能一蹴而就。
所以，如果你对自己的选题和研究方向还有疑问，这节课你一定不能错过。唐宇迪老师，一定能给出你专业的意见和指导。
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