DINOv2 采用了一种区分性自监督方法(Discriminative Self-supervised Pre-training)来学习特征,这种方法可以看作是 DINO 和 iBOT 损失以及 SwAV 中心化的组合)。 简单来说,DINOv2 使用了两种目标函数来训练网络。第一种是 Image-level 的目标函数,其使用 ViT 的 cls token 的特征,通过比较从同一图像的不同部分得...
在工业生产过程中,由于现有技术、工作条件等因素的不足和局限性,极易影响制成品的质量。其中,表面缺陷是产品质量受到影响的最直观表现,因此,为了保证合格率和可靠的质量,必须进行产品表面缺陷检测。 “缺陷”一般可以理解为与正常样品相比的缺失、缺陷或面积。表面缺陷检测是指检测样品表面的划痕、缺陷、异物遮挡、颜色...
MMPreTrain 已经支持了 DINOv2 backbone 的推理,欢迎使用:github.com/open-mmlab/m 主要特性 在Meta AI 官方的Blog中,将 DINOv2 的特性总结如下: DINOv2 是一种训练高性能计算机视觉模型的新方法。 DINOv2 提供了强大的性能,并且不需要微调。 由于是自监督( self-supervision),DINOv2 可以从任何图像集合中学习...
之前说到SAM在语义分割上有困难,Meta AI马上又出了DINOv2,这个大模型就可以做语义分割了。与SAM不同的是,DINOv2并没有采取提示工程或者词元来预训练,而是单纯只用图像,并对单纯只用图像预训练做出了优势的解释(尽管最后指出后续的工作会用到词元引导,作为一种加固模型性能的方式)。支持各种视觉下游任务,而且最好的...
除了分割以外，我们还可以通过将 SAM 与 Grounding Dino 和 Stable Diffusion 相结合，获得高度准确图像分割结果，并且对分割后的图像进行细微的更改。下面就是我们需要的所有的包：`%cd /content!git clone https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything%cd /content/Grounded-Segment-Anything !pip ...
整理了一个大型医学图像分割数据集，通过对SAM进行微调，使其适应一般医学图像分割任务SAM-Adapter：探索和实验SAM在不同下游任务的表现SSA：提出一个基于SAM的语义分割框架，不仅能够准确地分割mask，还能预测每个mask的语义分类SEEM：在没有提示的开放集中执行任何分割任务Grounded SAM：结合SAM、DINO、Stable Diffusion、...
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 Domains Into One)，这是一个高效的 VFM，它通过多教师蒸馏技术将多个预训练的 ...
先使用Grounding Dino 进行检测: # detect object using grounding DINO defdetect(image, text_prompt, model,box_threshold=0.3,text_threshold=0.25): boxes, logits,phrases=predict(model=model,image=image,caption=text_prompt,box_threshold=box_threshold,text_threshold=text_threshold ...
然后我们创建一个 GroundingDino 模型的实例。 def load_model_hf(repo_id, filename, ckpt_config_filename, device='cpu'): cache_config_file = hf_hub_download(repo_id=repo_id, filename=ckpt_config_filename) args = SLConfig.fromfile(cache_config_file) ...
本申请公开了一种基于SAM的视觉解构协同DINO的手语识别方法及系统,运用于人工智能技术领域,其方法包括:获取原始视频和文本信息,其中所述文本信息是根据复杂背景下的手语手部及面部的文本进行处理得到的;对所述原始视频进行关键帧提取;根据所述关键帧和所述文本信息,对目标演示者进行手部和面部的定位,得到定位信息;通过...