Deep Learning for Computer Vision

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  Lec2: 图像分类与线性分类器

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  从图像分类任务、最近邻与 KNN，到线性分类器、损失函数和 Softmax。
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  Lec3: 正则化与优化

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  理解数据损失与正则化，比较梯度下降、SGD、优化器和学习率调度。
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  Lec4: 神经网络与反向传播

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  从线性模型走向神经网络，用计算图、局部梯度和链式法则理解反向传播。
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  Lec5: 用卷积神经网络做图像分类

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  卷积层、感受野、步长、填充与池化，以及图像分类中的平移等变性。
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  Lec6: 训练卷积网络与卷积网络架构

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  归一化、Dropout、VGG 与 ResNet，以及初始化、数据增强和迁移学习。
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  Lec7: 循环神经网络

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  序列建模、RNN 状态与时间反向传播，理解梯度流和 LSTM。
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  Lec8: 注意力与 Transformer

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  从序列注意力到多头自注意力、Transformer Block 和 Vision Transformer。
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  Lec9: 检测、分割、可视化与理解

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  比较语义分割、目标检测与实例分割，理解 DETR 和视觉模型可解释性。
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  Lec10: 视频理解

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  视频片段采样、时序建模、3D CNN、光流双流网络与视频 Transformer。
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  Lec11: 大规模分布式训练

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  集合通信、数据并行、FSDP、激活检查点和多轴并行的计算与内存权衡。
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  Lec12: 自监督学习

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  利用无标签数据构造预训练目标，比较 MAE、SimCLR、MoCo 和 DINO。
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  Lec13: 生成模型（一）

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  生成与判别建模、最大似然、自回归模型、Autoencoder 与 VAE。
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  Lec14: 生成模型（二）

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  GAN、Rectified Flow、条件生成、CFG，以及 Latent Diffusion 与 DiT。
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  Lec15: 三维视觉

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  深度与法线、体素、点云、网格、隐式场，以及 NeRF 与 3D Gaussian Splatting。
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  Lec16: 视觉、语言与基础模型

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  从 CLIP 的对比学习与零样本分类，到 LLaVA、Flamingo 和视觉语言模型链。