dinov2

通过无监督学习构建强大视觉特征的先进方法

DINOv2 视觉特征自监督学习 Vision Transformer 计算机视觉 Github 开源项目

DINOv2是一种先进的无监督视觉特征学习方法,在1.42亿张未标注图像上预训练后生成高性能、鲁棒的通用视觉特征。这些特征可直接应用于多种计算机视觉任务,仅需简单线性分类器即可实现优异效果。DINOv2提供多种预训练模型,包括带寄存器的变体,在ImageNet等基准测试中表现卓越。

文档

vit_giant_patch14_dinov2.lvd142m - 基于Vision Transformer的无监督视觉特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类图像特征提取开源项目模型自监督学习

该项目介绍了使用DINOv2方法的Vision Transformer（ViT）模型，通过无监督学习在LVD-142M数据集上进行预训练。这一模型适用于图像分类和嵌入，帮助提取稳健的视觉特征以及实现高效的图像识别。ViT模型的参数量为1136.5M和1784.2 GMACs，显现出其出色的性能和灵活性。用户可以在GitHub查看和下载该模型的代码和更多资源。

dino-vits8 - 采用DINO训练的自监督Vision Transformer模型

DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型自监督学习预训练

小型Vision Transformer模型使用DINO自监督方法训练，专为ImageNet-1k数据集预训练。模型通过8x8像素的固定大小图像块输入，用于图像表征，无需微调便可用于图像分类任务。ViT模型适合下游任务的特征提取，并可通过线性层进行分类。用户可在Hugging Face上找到适合特定任务的微调版本。

vit_small_patch8_224.dino - 基于自监督DINO的图像特征提取Transformer

GithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型模型比较特征提取自监督学习

项目提供了一种自监督DINO方法的Vision Transformer模型，用于图像特征提取。具有21.7M参数和16.8 GMACs运算量，预训练数据为ImageNet-1k。适用于多种视觉任务，支持通过PyTorch和timm库实现，确保高效处理。这项技术在视觉Transformer领域表现出色。

vit_large_patch14_dinov2.lvd142m - 基于DINOv2的大规模Vision Transformer视觉特征提取模型

DINOv2GithubHuggingfaceViTtimm图像分类开源项目模型特征提取

这是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型，采用DINOv2自监督学习方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含3.044亿参数，支持518x518像素输入，适用于图像分类和特征提取任务。该模型提供了完整的加载、预处理和推理示例代码，可应用于需要高质量视觉特征表示的各种计算机视觉场景。

vit_base_patch16_224.dino - 自监督训练的ViT模型实现高效图像特征提取

DINOGithubHuggingfaceVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习

vit_base_patch16_224.dino是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用自监督DINO方法在ImageNet-1k数据集上预训练，可用于图像分类和特征提取。模型包含8580万参数，支持224x224像素的输入图像。通过timm库，研究人员可以便捷地将其应用于多种计算机视觉任务，深入探索自监督学习在视觉领域的潜力。

vit_base_patch8_224.dino - 将自监督DINO方法应用于视觉变换器以增强图像特征提取能力

GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型特征提取自监督学习

该项目利用Vision Transformer (ViT) 和自监督DINO方法进行图像特征提取，支持图像分类和嵌入应用。模型在ImageNet-1k数据集上进行了预训练，具有85.8M参数，能够处理224 x 224分辨率的图像。由于其参数利用效率高，该模型在大规模数据集上表现良好，适合精确特征提取的视觉任务，增强图像识别及分析能力。通过`timm`库可轻松实现模型调用和图像处理，满足多种计算机视觉应用需求。

MaskDINO - 统一的Transformer架构革新目标检测与分割任务

GithubMask DINOtransformer图像分割开源项目深度学习目标检测

MaskDINO项目提出统一的Transformer架构，整合目标检测、全景分割、实例分割和语义分割任务。该架构实现检测与分割的协同，并在COCO、ADE20K和Cityscapes等主要数据集上取得领先成果。在相同条件下，MaskDINO的性能超越了现有方法，展现出在视觉任务中的卓越潜力。

GroundingDINO - 语言驱动的开放集目标检测模型

GithubGrounding DINO开放集检测开源项目目标检测计算机视觉语言指导

GroundingDINO是一个基于语言的开放集目标检测模型,能够检测图像中的任意物体。该模型在COCO数据集上实现了零样本52.5 AP和微调后63.0 AP的性能。GroundingDINO支持CPU模式,可与Stable Diffusion等模型集成用于图像编辑,还能与SAM结合实现分割功能。此外,项目提供了丰富的演示和教程资源,为开放世界目标检测领域带来了新的解决方案。

vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m - 带寄存器的视觉Transformer模型用于图像特征提取

DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取

vit_large_patch14_reg4_dinov2.lvd142m是一个带寄存器的视觉Transformer模型，在LVD-142M数据集上使用自监督DINOv2方法预训练。该模型具有3.044亿参数，可处理518x518大小的图像，适用于图像分类和特征提取任务。它结合了ViT和DINOv2技术，为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。

grounding-dino-base - 实现开放集目标检测的创新模型

GithubGrounding DINOHuggingface开源项目模型深度学习物体检测计算机视觉零样本学习

Grounding DINO是一种创新的开放集目标检测模型，结合DINO与文本预训练技术。通过整合文本编码器，该模型将闭集目标检测扩展为零样本目标检测。在COCO数据集上，Grounding DINO达到了52.5 AP的性能。此模型支持研究人员直接进行零样本目标检测，无需额外的标记数据即可识别图像中的物体。

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