DINOv2

论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision

DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https:
小夏refresh·2024-09-11 20:50

【深度学习：多关节嵌入模型】 Meta 解释的 ImageBind 多关节嵌入模型

【深度学习：多关节嵌入模型】Meta解释的ImageBind多关节嵌入模型Meta发布开源人工智能工具的历史分段任何模型DINOv2什么是多模态学习？什么是嵌入？什么是ImageBind？
jcfszxc·2024-01-29 06:19

以图搜图 比较之 CLIP or DINOv2

在人工智能领域，计算机视觉的两大巨头是CLIP和DINOv2。CLIP改变了图像理解的方式，而DINOv2为自监督学习带来了新的方法。
AI视觉网奇·2023-12-15 21:39

dinov2 使用实例

importcv2importtorchimporttorchvision.transformsasTimportnumpyasnpfromPILimportImagefromsklearn.decompositionimportPCApatch_h=50patch_w=50feat_dim=1536#vitg14transform=T.Compose([T.GaussianBlur(9,sigm
AI视觉网奇·2023-12-15 21:09

喜讯：麦田（苏州）医学科技有限公司立项项目获得2024年度浙江省医药卫生科技计划资助的公告

此项研究项目是国内首批将dinov2时间大模型技术应用于医学领域的开创性工作
有Li·2023-12-06 18:21

图像相似度比较之 CLIP or DINOv2

在人工智能领域，计算机视觉的两大巨头是CLIP和DINOv2。CLIP改变了图像理解的方式，而DINOv2为自监督学习带来了新的方法。
小北的北·2023-11-25 06:30

图像相似度比较之 CLIP or DINOv2

CLIPorDINOv21.environment#Startbysettingupavirtualenvironmentvirtualenvvenv-similaritysourcevenv-similarity/bin/activate#InstallrequiredpackagespipinstalltransformersPillowtorch2.CLIP中的图像相似度importtorc
sdlkjaljafdg·2023-11-23 22:01

视觉大模型DINOv2:自我监督学习的新领域

1DINOv21.1DINOv2特点前段时间，MetaAI高调发布了SegmentAnything（SAM），SAM以交互式方式快速生成Mask，并可以对从未训练过的图片进行精准分割，可以根据文字提示或使用者点击进而圈出图像中的特定物体，其灵活性在图像分割领域内属首创。但是，归根到底SAM是一个promptablesegmentationsystem，主要应用于各种分割任务，对其他的视觉任务（e.
智慧医疗探索者·2023-11-13 04:39

解决torch.hub.load加载网络模型异常

1torch.hub.load加载网络模型错误通过网络使用torch.hub.load加载模型代码如下：self.model=torch.hub.load("facebookresearch/dinov2
智慧医疗探索者·2023-11-06 23:33

如何快速复制别人的conda虚拟环境（尤其是网速较卡，依赖库较多的情况下）

并用该环境成功运行了FaceBook的最新通用模型dinov2。我们试用了一下，哇塞，真的很棒！于是，也想要给自己装备上。只是。。。。这玩意居然这么大。。。网速又这么差。。。何时才能搞定环境啊！！！
plover007x·2023-10-27 21:43

torch.hub.load报错urllib.error.HTTPError: HTTP Error 403: rate limit exceeded

在运行DINOv2的示例代码时，需要载入预训练的模型，比如：backbone_model=torch.hub.load(repo_or_dir="facebookresearch/dinov2",model
一个菜鸟的奋斗·2023-10-14 00:17

CLIP与DINOv2的图像相似度对比

在计算机视觉领域有两个主要的自监督模型:CLIP和DINOv2。CLIP彻底改变了图像理解并且成为图片和文字之间的桥梁，而DINOv2带来了一种新的自监督学习方法。
deephub·2023-10-06 11:56

DINO学习

DINOV2:全网最详细的DINOv2论文解读来啦！-
qq_478377515·2023-10-06 10:17

2023年9月上旬大模型新动向集锦

1、Meta开源计算机视觉基础模型DINOv2Meta以Apache2.0许可证发布计算机视觉模型DINOv2，为开发人员和研究人员提供下游任务的更大灵活性。
xiaoshun007～·2023-09-27 08:36

图片mask任务和自监督损失函数MAE、Beit、MarkFeature、DINO、DINOv2

MAE(MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners)来自MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners，Ourlossfunctioncomputesthemeansquarederror(MSE)betweenthereconstructedandoriginalimagesinthepixelspace.几个关
taoqick·2023-09-13 12:30

【计算机视觉】DINOv2（视觉大模型）代码四个不同模型的对比，以 28 * 28 的图像为例（完整的源代码）

文章目录一、ViT-S/14二、ViT-B/14三、ViT-L/14四、ViT-g/14一、ViT-S/14importtorchimporttorchvision.transformsasTimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmatplotlib.imageasmpimgfromPILimportImagefromsklearn.de
旅途中的宽~·2023-07-21 00:10

DINOv2：Mate出品的自监督预训练图像编码器

文章目录DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文阅读相关资料Abstract摘要引言数据处理数据源重复数据删除自监督图像检索实现细节判别式自监督预训练
lalula1999·2023-07-21 00:09

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、DataProcessing4、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7.1ImageNet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
静静AI学堂·2023-07-21 00:38

【计算机视觉】DINOv2（视觉大模型）代码使用和测试（完整的源代码）

gitclonehttps://ghproxy.com/https://github.com/facebookresearch/dinov2.git输出为：Cloninginto'dinov2'...remote
旅途中的宽~·2023-07-21 00:08

【计算机视觉】DINOv2（Facebook自监督视觉学习）的环境部署和使用代码示范（含源代码）

文章目录一、导读二、环境部署三、使用示例我的代码示范已经上传了Kaggle平台，具体的笔记地址为：https://www.kaggle.com/code/holmes0610/dinov2一、导读DINOv2
旅途中的宽~·2023-07-16 17:00

2023年4月中旬值得关注的几个AI模型：Dollly2、MiniGPT-4、LLaVA、DINOv2

AI模型的发展速度令人惊讶，几乎每天都会有新的模型发布。而2023年4月中旬也有很多新的模型发布，我们挑出几个重点给大家介绍一下。Dolly-v2MiniGPT-4LLaVADINOv2Dolly-v2Dolly是EleutherAI开源的一系列大语言模型，EleutherAI认为大语言模型应该被所有人共享，并为大多数人提供服务，因此他们开启了大语言模型开源计划。Dolly系列就是他们开源的成果。
语音之家·2023-06-11 12:34

Meta开源DINOv2视觉大模型！无需微调，效果惊人！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉】微信技术交流群转载自：机器之心DINOv2无需微调就能用于多种视觉任务。
Amusi（CVer）·2023-06-11 12:00

DINOv2: A Self-supervised Vision Transformer Model

论文地址：[2304.07193]DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision(arxiv.org)演示地址：DINOv2byMetaAIMeta
才能我浪费·2023-06-11 12:00

视觉大模型DINOv2:自我监督学习的新领域

DINOv2不仅是一个新版本而且带来了新的改进，并为判别性自监督学习设定了更高的标准。当然公司的名字也从Facebook变为了Meta。
deephub·2023-06-11 12:57

Meta视觉大模型来了！完全自监督无需微调，多任务效果超OpenCLIP

小扎亲自官宣，发布即收获大量关注度——在语义分割、实例分割、深度估计和图像检索等任务中，这个名叫DINOv2的视觉大模型均取得了非常不错的效果。甚至有超过当前最好的开源视觉模型OpenCLIP之势。
PaperWeekly·2023-04-20 19:55

MetaAI开源新的自监督预训练模型—DINOv2，无需fine-tuning，刷榜多个下游任务

MetaAI开源新的自监督foundationmodel——DINOv2，无需fine-tuning，刷榜多个下游任务，填补SAM分割领域外的空白链接Paper：DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision
·2023-04-19 15:31
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