静静AI学堂
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DINOv2：在没有监督的情况下学习鲁棒的视觉特征

文章目录

  • 摘要
  • 1、简介
  • 2、相关工作
  • 3、Data Processing
  • 4、判别自监督预训练
  • 5、高效执行
  • 6、消融研究
    • 6.1、改进的训练方法
    • 6.2、预训练数据源
    • 6.4、Loss的组成
    • 6.5、知识蒸馏的影响
    • 6.6、分辨率的影响
  • 7、结果
    • 7.1 ImageNet分类
    • 7.2、额外的图像和视频分类基准
    • 7.3、实例识别
    • 7.4、密集识别任务
    • 7.5、定性结果
  • 8、 公平与偏见分析
    • 8.1、地域公平
    • 8.2、性别、肤色和年龄
  • 9、评估模型训练对环

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