为了进一步减少冗余并增加图像之间的多样性,DINOv2 使用了《A self-supervised descriptor for image copy detection》论文提出的 copy detection pipeline 进行图像查重。这个方法基于深度学习计算图像之间的相似度。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2202.10261 另外,DINOv2 还删除了使用任何基准的测试或验证集中包含的...
dinov2.metademolab.com/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...
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...
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 ...
SAC使用DINOv2生成目标特征,并用SAM图像编码器替换,导致性能显著下降。类间过滤在去除错误的类 Prompt 方面发挥了关键作用,其消除导致了性能的次大下降。作者的区域分类仍然是一种固有噪声算法,因此通过类间过滤去除错误 Prompt 可以显著提高分割 Mask 精度。类内过滤和背景区域 Proposal 的影响较小,但仍然是最大限度...
继零样本分割一切的SAM,Meta又迅速开源DINOv2模型。 DINOv2 能产生高性能的视觉特征,用于不同下游视觉任务如分类、分割、图像检索和深度估计,不需要微调。 其创新点和优秀性能来源于使用图像自监督学习的方式训练,不需要图像和文本对应的训练数据,克服了文本对图像描述不够全面的局限性。
DINOv2 是 Meta继SAM(Segment Anything)之后又一计算机视觉领域的重量级开源项目 这是DINOv2的一个使用案例: Meta最近在和RestoreForward合作,使用 DINOv2 AI 对森林进行逐树绘制,覆盖面积达到大洲级别。...
继零样本分割一切的SAM,Meta又迅速开源DINOv2模型。 DINOv2 能产生高性能的视觉特征,用于不同下游视觉任务如分类、分割、图像检索和深度估计,不需要微调。 其创新点和优秀性能来源于使用图像自监督学习的方式训练,不需要图像和文本对应的训练数据,克服了文本对图像描述不够全面的局限性。
DINOv2和SAM的蒸馏分为两个训练阶段,以平衡效率和性能。在获得分割后的三维部件后,我们根据每个部件的视觉区域自适应地渲染多视图图像,然后使用强大的多模态大型语言模型(MLLMs)根据渲染结果为每个部件分配语义描述,从而得出最终的部件分割结果。 3. 效果展示...
国盛计算机 继零样本分割一切的SAM,Meta又迅速开源DINOv2模型,不需微调即可用于多种下游任务。DEMO网址:DINOv2 by Meta AI。DINOv2 能产生高性能的视觉特征,用于不同下游视觉任务如分类、分割、图像检索和深度估计,不需要微调。DINOv2蒸馏成小模型后效果依然优秀,在多个参数规模下测试,能在大部分测试基准上超过之前最...