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 05:43:30

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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）...

DINOv2 Meets Text: DINOv2 遇见文本：图像和像素级视觉-语言对齐的统一框架 DINOv2 Meets Text: A Unified Framework for Image- and Pixel-Level Vision-Language Alignment

【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）

DINOv2 使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/di/dinov2 项目概述 DINOv2 是由 Meta AI（前身为 Facebook AI 研究）开发的一个自监督学习方法的 PyTorch 实现，它专注于在没有监督的情况下学习鲁棒的视觉特征。这个项目基于最初的 DINO 方法并进行了改进，提升了模型在各种计算机视觉任务上的性能，无需微调即可跨域...

本文介绍了第一个基于图像数据的 SSL 工作——DINOv2，这是一种用于在大型图像数据集上预训练图像编码器，以获得具有语义的视觉特征。这些特征可用于广泛的视觉任务，无需微调即可获得与有监督模型相当的性能。该方法的关键是基于精心设计的数据流管道构建大规模的图像数据集，以及一些技术改进，如 Stochastic Weight Averaging、Efficient Stochastic Depth和Fully-Sharded Data Parallel等。

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