简单点理解就是,这种自监督方法是由多个损失函数组成的,包括 DINO(Transformers之间的局部信息最大化),iBOT(特征之间的相似度最小化)和 SwAV(样本中心化)。同时,添加了一个正则项,以使特征在特征空间中更加均匀地分布。此外,DINOv2 中还进行了一个短暂的高分辨率训练阶段,以进一步提高特征的鲁棒性。这些方法的详细...
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...
通过DINOv2 和自监督学习,模型在像素级别信息的学习上展现了惊人的能力。例如,图片中的多个马匹,即使在不同图片中,或者图片中的马很小,DINOv2 都能将相同身体部位标注为相似的颜色,非常令人印象深刻。这展示了 DINOv2 对细节的深度理解能力。 通过自我监督学习对 DINOv2 进行像素级理解(图7-1)...
这次,他们开源的是一组名叫 DINOv2 的模型。这些模型能产生高性能的视觉表征,无需微调就能用于分类、分割、图像检索、深度估计等下游任务。这组模型具有如下特征:使用自监督的方式进行训练,而不需要大量的标记数据; 可以用作几乎所有 CV 任务的骨干,不需要微调,如图像分类、分割、图像检索和深度估计; 直接从图像中...
于是,继【分割一切】之后,Meta AI 再次发布重量级开源项目——DINOv2,DINOv2 可以抽取到强大的图像特征,且在下游任务上不需要微调,这使得它适合作为许多不同的应用中新的 BackBone。 与之前发布的 Segment Anything 相比,DINOv2 在应用领域和适用范围上更加广泛,文中的实验也涵盖了多个 CV 中经典的下游任务。
至于DINO-v2，它主要在数据处理和损失计算方面对DINO进行了改进，旨在进一步提升模型的稳健性。其中，DINO损失与之前的DINO模型保持一致，而新增的iBOT损失则为其带来了新的优化手段。这样做的目的在于进一步提升模型在捕捉图像局部特征方面的能力，尽管我对此持有一定的怀疑态度。然而，不可否认的是，DINO的这种思想与以往...
DINOv2能够实现自动化的主要原因就在于，DINOv2是基于上一代DINOv1打造的视觉大模型，并且是一款经过自我监督学习(SSL)的视觉模型。SSL：自我监督学习（SSL）是一种机器学习方法，其中模型利用已有数据的无标签信息来进行训练。该方法的核心思想是通过从输入数据中创建虚拟的“标签”来自我监督地训练模型。这些虚拟标签...
主页:https://ai.facebook.com/blog/dino-v2-computer-vision-self-supervised-learningGitHub:https://github.com/facebookresearch/dinov2demo:https://dinov2.metademolab.com/论文:Oquab, Maxime, Timothée Darcet,
继「分割一切」后，Meta再发DINOv2。这还是小扎亲自官宣，Meta在CV领域又一重量级开源项目。小扎也是高调表示，Meta一直致力于开源各种AI工具，而今天发布的DINOv2更是SOTA级别的模型。能在深度估计、语义分割、图像相似性比较等方面实现自监督训练。小扎表示，用这个模型可以借助卫星图像生成不同大洲的森林高度。而在...