DINOv2：在没有监督的情况下学习鲁棒的视觉特征

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2023-04-24 05:41:04

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最近，针对大规模数据进行模型预训练的自然语言处理领域的突破，为计算机视觉中的类似基础模型铺平了道路。这些模型可以通过生成通用的视觉特征（即适用于不同图像分布和任务的特征）来极大简化图像在任何系统中的使用，且无需进行微调。本文展示了现有的预训练方法，尤其是自监督方法，如果在来自多样化来源的大量精心策划的数据上训练，能够生成这样的特征。我们回顾了现有方法，并结合了不同技术，在数据和模型规模上扩展我们的预训练。大多数技术贡献旨在加速和稳定大规模训练。

一、关于 DINOv2 相关链接资源关键功能特性二、预训练模型预训练骨架网络通过 PyTorch Hub 加载预训练模型预训练分类头 - ImageNet 预训练头 - 深度估计预训练头 - 语义分割三、安装 1、推荐安装方式（conda） 2、pip 安装方式 3、密集任务额外依赖 conda 方式（推荐） pip 方式四、数据准备 1、ImageNet-1k 数据集 2、ImageNet-22k 数据集五、训练 1、快速设置：在 ImageNet-1k 上训练 DINOv2 ViT-L

探索未来视觉处理新可能：DINOv2 自监督学习框架 dinov2PyTorch code and models for the DINOv2 self-supervised learning method.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/di/dinov2 在人工智能领域，无监督学习一直是一个引人入胜的研究方向。最近，Meta AI 研究团队（FAIR）...

【计算机视觉】DINOv2（Facebook自监督视觉学习）的环境部署和使用代码示范（含源代码）

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