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JEPA模型推理与评估全流程实战课程

共计 30 章节
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01
课程导入
JEPA模型背景 · 课程目标 · 学习路径与实战环境搭建
课程导入JEPA
02
JEPA核心原理
联合嵌入预测架构 · 能量函数 · 潜在变量建模与对比学习关系
JEPA核心原理
03
JEPA模型家族
I-JEPA · V-JEPA · V-JEPA 2等变体的架构差异与适…
JEPA模型家族
04
环境配置与工具链
Python · PyTorch · Hugging Face
环境配置工具链
05
预训练模型获取
从官方仓库 · Model Hub下载JEPA权重 · 理解模型卡与配置文件
预训练模型获取从官方仓库
06
模型加载与推理基础
使用transformers或官方代… · 执行前向传播
模型加载推理基础
07
图像输入预处理
图像尺寸 · 归一化 · patch embedding
图像输入预处理图像尺寸
08
视频输入处理
视频帧采样 · 时间维度处理 · 3D patch化与JEPA视频推理…
视频输入处理视频帧采样
09
文本与多模态JEPA
处理文本 · 图像 · 视频混合输入
JEPA文本
10
特征提取与表示学习
获取JEPA的上下文表示 · 目标表示 · 理解特征维度与语义
特征提取表示学习
11
推理模式详解
单图推理 · 批量推理 · 视频推理
推理模式详解单图推理
12
注意力可视化
提取注意力图 · 可视化JEPA的patch交互与关注…
注意力可视化提取注意力图
13
下游任务适配
分类 · 检测 · 分割
下游任务适配分类
14
线性探针评估
冻结特征训练线性分类器 · 评估表示质量与泛化能力
线性探针评估冻结特征训练线性…
15
微调评估
全量微调与参数高效微调（LoRA · Adapter）对JEPA性能的影响
微调评估LoRA
16
零样本评估
设计零样本分类 · 检索 · 视频理解任务
零样本评估设计零样本分类
17
评估指标设计
准确率 · F1 · mAP
评估指标设计准确率
18
基准数据集
ImageNet · Kinetics · Something-Somethin…
基准数据集ImageNet
19
对比实验
JEPA与MAE · SimCLR · CLIP
对比实验JEPA
20
消融实验
mask比例 · 预测目标 · 损失权重
消融实验mask
21
推理性能优化
模型量化 · 剪枝 · 蒸馏
推理性能优化模型量化
22
内存与显存管理
梯度检查点 · 混合精度 · 批大小调整
内存显存管理
23
错误分析与调试
常见推理错误 · 维度不匹配 · NaN损失
错误分析调试
24
案例实战1
基于JEPA的图像分类系统——从推理…
案例实战1JEPA
25
案例实战2
基于JEPA的视频动作识别——数据预… · 推理与评估
案例实战2JEPA
26
案例实战3
JEPA特征用于图像检索——构建检索…
案例实战3JEPA
27
案例实战4
JEPA与少样本学习——在少量标注数…
案例实战4JEPA
28
常见问题与解决方案
推理速度慢 · 显存溢出 · 结果不理想
常见问题解决方案
29
综合项目
设计一个JEPA推理与评估流水线 · 覆盖数据 · 模型
综合项目JEPA
30
课程总结与进阶方向
JEPA最新研究 · 部署实践 · 多模态扩展与未来趋势
课程总结进阶方向