DINO学习

DINOV1: 重塑自监督学习: DINO 网络如何颠覆视觉特征表示的常规方法-阿里云开发者社区  

DINO 的核心思想便是通过在大规模的无标签数据集上进行对比学习,学习出一组具有可传递性的视觉特征表示。在 DINO 中,作者通过引入一个新的对比学习方法,将原始图像的特征与随机裁剪的图像的特征进行对比,从而学习到更好的视觉通用表征,最终也获得了非常出色的效果。

DINOV2: 全网最详细的 DINOv2 论文解读来啦!-阿里云开发者社区

这篇文章主要是借鉴最近在自然语言处理方面的一些技术和进展,如语言模型的预训练,可以使计算机可以更好地理解语言。这些技术相当重要,因为它们为计算机视觉领域的类似技术提供了新的思路和方法。作者认为,计算机视觉任务中也可以通过类似的方法来训练模型。这样的模型可以生成一些通用的视觉特征,也就是说,这些特征适用于不同的图像分布和不同的任务,无需进行进一步的微调即可使用。而最重要的是

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