值得一提的是，在效果更好的情况下，DINOv2运行的速度也比iBOT更快，相同硬件下只需三分之一的内存，运行速
原创
2024-08-07 14:37:05
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在去年11月份，NLP大神Manning联合谷歌做的ELECTRA一经发布，迅速火爆整个NLP圈，其中ELECTRA-small模型参数量仅为 BERT-base模型的1/10，性能却依然能与BERT、RoBERTa等模型相媲美。在前不久，谷歌终于开源了ELECTRA，并发布了预训练模型，这对于缺大算力的高校和企业，简直是一大福音。然而，其发布的预训练模型只是针对英语，却非如BERT那样是多语言版
requirements.txt里面的torchvision==0.15.0版本不符合要求，实际安装的是torchvision-0.15.2，我们直接。
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2023-05-27 00:23:51
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https://github.com/facebookresearch/dinov2
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2023-05-29 08:08:20
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一、简介EasyDL从2017年11月中旬起，在国内率先推出针对AI零算法基础或者追求高效率开发的企业用户的零门槛AI开发平台，提供从数据采集、标注、清洗到模型训练、部署的一站式AI开发能力。对于各行各业有定制AI需求的企业用户来说，无论是否具备AI基础，EasyDL设计简约，极易理解，最快5分钟即可上手学会，15分钟完成模型训练。 采集到的原始图片、文本、音频、视频、OCR、表格等数据，经过Ea
目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱，不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务，也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块，在自动驾驶、工业视觉、安防交通等领域的商业价值有目共睹。正因如此，YOLOv5、YOLOX、PP-YOLOE、PP-PicoDet等优秀算法层出不穷，各有优劣侧重。而在当前云、边、端多场景协同的产业大趋势下，运行速度、模型计算量、模型格式转化、硬件适配、统一部署方案
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2024-02-18 17:54:46
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DINOv2 是一种基于自监督学习的深度学习模型，主要用于图像分类和目标检测等任务。在深度估计中，可以使用DINOv2进行预训练，并将其应用于
原创
2023-05-27 00:35:16
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重磅干货，第一时间送达特征图金字塔网络FPN（Feature Pyramid Networks）是2017年提出的一种网络，FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题，通过简单的网络连接改变，在基本不增加原有模型计算量的情况下，大幅度提升了小物体检测的性能。低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一
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2024-08-16 16:34:32
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一 目标定位(单个物体)对象检测，它是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向，相比前两年，它的性能越来越好。在构建对象检测之前，我们先了解一下对象定位，首先我们看看它的定义。图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法遍历图片，判断其中的对象是不是汽车，这就是图片分类。这节我们要学习构建神经网络的另一个问题，即定位分类问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车，还要在图片中标记出它的位置，用边框
一、SSD用于图片物体的定位与检测SSD原理介绍这一篇博客对我的帮助比较大，很详细的介绍了SSD原理，送给大家做了解1、下载SSD框架源码1.1：闲话不多说——下载SSD源码，解压后打开文件，将checkpoints文件夹下的压缩包也解压出来，再在pycharm上建立工程，大体如下图所示： 1.2：打开demo文件夹，这里就是用于外测的图片集2、SSD做目标检测在notebooks文件夹下，建立d
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2024-08-25 16:31:41
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DINOv2在图像相似任务中表现出卓越的准确性，展示了其实际应用的潜力。CLIP虽然值得称赞，但相比之下就显得不足了。CLIP在需要关注小细节
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2024-05-04 00:49:41
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DINOv2令人印象深刻的能力和广泛的适用性预示着自我监督学习领域的光明前景。DINOv2 的发布是在 Segment Anything 项目之后发布的，可以说DINOv2 补充了 Segment Anything。S
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2024-05-13 11:32:11
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在 800 Epoch 时，SRA 的 SiT-XL 的 FID 为 1.58，IS 为 311.4。这里的结论是：观察到使用教师模型相对后期的层，但是不是最后一层 (比如第 8 层)
前言近年来，视觉基础模型 (VFM) 在众多下游任务中取得了巨大成功，例如图像分类、目标检测和图像生成等。然而，现有的 VFM 通常专注于特定领域，例如 CLIP 擅长零样本视觉语言理解，DINOv2 擅长语义分割，SAM 擅长开放词汇实例分割，并且计算成本高昂。为了解决这些问题，英伟达的研究人员开发了 AM-RADIO (Agglomerative Model – Reduce All Doma
原创
2024-05-13 00:02:01
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关于Dinic算法(Dinic's algorithm, Dinitz blocking flow algorithm）步骤： 1.初始化流量，计算出剩余图 2.根据剩余图计算层次图（BFS），若汇点不在层次图内，则算法结束 3.在层次图内用一次DFS增广 4.转步骤2层次图指用一次BFS计算每个节点到源点的距离（level），源点的level为0。Dinic精髓在第三步，在层次图内用一
DINOv2 是由 Meta AI Research 推出的下一代自监督视觉基础模型，在保持不依赖人工标签的前提下，显著提升了多任务性能，尤其在语义分割、图像分类、深度估计等下游任务中超越了 OpenCLIP 和其他监督式方法。该项目采用基于 ViT 架构的多分辨率训练机制，可高效捕捉图像中的局部与全局视觉信息，实现泛化能力与推理速度的协同提升。DINOv2 支持多种主流分辨率输入，并提供了强大的 Zero-shot 能力，适用于自然图像、农业监测、医学成像等多样场景。本文将围绕其架构组成、预训练策略、性能
Meta AI的DINO系列（DINO、DINOv2、DINOv3）代表了自监督视觉表示学习领域的重大进展。本报告系统性地分析了该系列模型的技术演进路径，从自监督学习的基础概念和传统方法的局限性出发，深入阐述了DINOv1、DINOv2和DINOv3的核心原理、关键技术突破及其发展脉络。通过自蒸馏框... ...
论文地址：https://arxiv.org/abs/2508.10104工程地址：https://github.com/facebookresearch/dinov3===========================================【论文总结】：DINOv3是一个突破性的自监督视觉基础模型，其核心技术创新围绕三个关键方面：大规模数据与模型协同扩展、Gram锚定技术解决密集特征
lightly-train 支持多种先进的自监督学习方法，如 DINOv2 Distillation、DINO 和 SimCLR，这些方法使得模型在特定领域能的计算机视觉模型。
