DINO-X包含两个模型:Pro模型,为各种场景提供增强的感知能力;Edge模型,优化了推理速度,更适合部署于边缘设备。实验结果展示了DINO-X的卓越性能。具体而言,在COCO、LVIS-minival和LVIS-val零样本物体检测基准测试上,DINO-X Pro模型分别达到了56.0 AP、59.8 AP和52.4 AP的成绩。值得注意的是,在LVIS-minival和LVIS-val...
最后,我们提供一系列视觉预训练模型,称为DINOv2,在我们的数据上用不同的Vision Transformers 架构训练。我们发布所有模型和代码来在任何数据上重新训练DINOv2。我们在图像和像素级别验证DINOv2的质量,随着其规模的扩大,如图所示。我们得出结论,仅凭自监督预训练本身就是学习可转移冻结特征的良好候选方法,这些特征与最佳的...
Dino-X基座大模型零样本检测能力，为广大中小企业客户提供便捷高效的计数和标注工具 IDEA研究院一系列视觉大模型，包括DINO-X，为解决业务场景现存的小模型繁多、维护迭代成本高昂、准确率不足等问题，提供了可行的方案。IDEA研究院与多家企业联合开展视觉大模型及应用场景的探索研究工作，在视觉大模型的落地方面取得了实...
就这样,这就是如何从零开始训练DINO模型。到目前为止,在视觉变换器系列中,我们已经实现了标准的ViT、Swin、CvT、Mae和DINO(自监督)。希望你喜欢阅读这篇文章。 # Create your own CustomDataset and dataloaderdataloader=DataLoader(CustomDataset, batch...
同样的心脏!Dino..恩佐先生最疼爱的的长子Alfredo Ferrari(小名叫Dino)。恩佐甚至为了他放弃了当赛车手,退居二线做车队经理人。受恩佐的影响,Dino从小对赛车就表现出了浓厚的兴趣和才华。在接受了良好的教
对比学习:模型通过区分相似和不相似的数据对来学习。 预测任务:模型从其他部分预测输入数据的一部分,例如预测句子中的下一个词或从其周围环境中预测词的上下文。 DINO模型 DINO(无标签蒸馏)模型是一种应用于视觉变换器(ViTs)的尖端自监督学习方法。它代表了计算机视觉领域的一个重大进步,使模型能够在不需要任何标记数...
DINO模型在DETR的基础上进行了多项改进,其总体结构如图1所示。DINO主要由Transformer编码器和解码器组成,其中编码器用于提取图像特征,解码器则用于生成目标检测结果。与DETR不同的是,DINO在解码器中引入了对比去噪训练(CDN)、混合查询选择(Mixed Query Selection)和前瞻两次(Look Forward Twice)等新技术。 2. 创新技术...
2. 自监督学习目标:DINO采用自监督学习方式,其核心目标是通过对比学习使模型学习到图像的有意义特征表示。具体来说,它使用了一种称为“教师-学生”(teacher-student)的架构,其中教师模型生成目标(伪标签),学生模型通过学习这些目标来优化自身的参数。 3. 教师-学生架构:教师模型是一个经过缓慢更新的学生模型副本,其...
第一个 PCA 分量对应于高维空间中数据变化最大的方向。 在像 DINOv2 这样的模型学习的特征的上下文中，这应该是对应于模型已经学会识别的最重要的视觉特征。 例如，它可能对应于高级特征（例如某些对象的存在）或低级特征（例如边缘、颜色或纹理）。我们移除背景并可视化前 PCA 分量，以查看这 4 个图像中的特征如何...
近日,Meta宣布开源计算机视觉模型DINOv2现在可商业化应用了,并发布了全新的视觉模型评估新基准FACET。 DINOv2是Meta AI继「分割一切」SAM模型之后发布的一重磅视觉基础模型,在今年4月份宣布开源,但之前只能用于技术研究,这次Meta宣布其可在 Apa...