"本书全而且系统地呈现视觉大模型的理论基础、应用实践与未来发展趋势。开篇深入剖析视觉大模型内核——视觉Transformer模型，详述其基本原理、架构，涵盖注意力机制、位置编码、编码器-解码器架构等关键要素，同时细致解读自监督学习在视觉大模型中的应用，如对比学习、生成式学习、预测性学习等前沿方法，助力读者迅速把握视觉大模型精髓。在应用实践板块，书中依托丰富案例，详尽展示视觉大模型在图像分类、语义分割、目标检测等计算机视觉核心任务中的实战应用。不仅如此，书中还深入探讨视觉大模型训练与优化的关键考量因素，包括数据增强策略、正则化技术、知识蒸馏、迁移学习等，为读者提供实用的实践经验，助其在实际应用中高效运用视觉大模型。为了提升读者对视觉大模型的理解与实践能力，书中提供了大量代码示例，覆盖从基础模型搭建到复杂模型优化的全流程，读者可通过实践这些代码，深化对视觉大模型理论与应用的认知。

本书受众广泛，既适配计算机、自动化、电子、通信、数学、物理等专业背景的研究生及高年级本科生，也契合欲从事或转型至人工智能与计算机视觉领域的专业技术人员。

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