#DINOv2

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AM-RADIO是一个将多个大型视觉基础模型蒸馏为单一模型的框架。其核心产物RADIO作为新一代视觉基础模型,在多个视觉任务中表现优异,可作为通用视觉骨干网络使用。RADIO通过蒸馏整合了CLIP、DINOv2和SAM等模型,保留了文本定位和分割对应等特性。在ImageNet零样本分类、kNN和线性探测分割等任务上,RADIO超越了教师模型,同时提升了视觉语言模型的性能。此外,RADIO支持任意分辨率和非方形图像输入,并提供了名为E-RADIO的高效变体。

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。

HighResCanopyHeight项目运用自监督视觉转换器和卷积解码器，将RGB卫星影像转化为高分辨率森林冠层高度图。通过大规模预训练和针对性微调，该技术展现出跨地理区域和影像类型的适应性。这一创新方法在精确度和细节呈现上超越传统技术，为森林监测和生态研究提供了有力支持。

DINOv2方法无监督预训练的Vision Transformer，适用于影像特征学习增强场景。此小尺寸模型能在ImageNet-1k数据集上执行分类任务，通过提取特征来辅助下游任务。尽管模型未包含微调头，但可附加线性层进行标准分类，适合高精度视觉特征需求的应用。

DINOv2-base是Facebook AI研究团队开发的基于Vision Transformer的自监督视觉模型。该模型在大规模图像数据集上预训练,无需标注数据即可学习强大的视觉特征表示。DINOv2-base可应用于图像分类、目标检测等多种视觉任务,支持直接特征提取或针对特定任务进行微调。作为开源项目,它为计算机视觉研究和应用提供了灵活而有力的基础。

vit_base_patch14_reg4_dinov2.lvd142m是一款基于寄存器的Vision Transformer图像特征模型。该模型采用自监督DINOv2方法在LVD-142M数据集上预训练，拥有8660万参数，支持518x518分辨率的图像处理。模型适用于图像分类和特征提取，提供简洁的使用方法和代码示例。作为一种无监督学习的先进视觉模型，它为计算机视觉领域提供了新的研究方向和应用可能。

DINOv2-small是一个基于Vision Transformer架构的小型模型，通过无监督学习方法训练。该模型将图像分割为固定大小的块，并使用Transformer编码器处理，能够提取强大的视觉特征。作为预训练模型，它不包含特定任务的微调头，主要用于特征提取。研究者可以在此基础上添加任务相关的分类层，以适应不同的下游视觉应用。

DINOv2-large是基于Vision Transformer架构的大规模视觉模型，采用自监督学习方法训练。该模型能从海量未标注图像中学习视觉特征表示，适用于多种下游视觉任务。它将图像转换为固定大小的patch序列输入Transformer编码器，提取高质量特征。研究人员可直接使用其预训练编码器进行特征提取，或针对特定任务进行微调，体现了模型的通用性和灵活性。

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。

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。

DINOv2-giant是一款基于Vision Transformer架构的大规模视觉模型，采用DINOv2无监督学习方法训练。该模型能够从未标注的图像中提取强大的视觉特征，将图像分割为固定大小的块序列作为输入，通过Transformer编码器处理后输出图像的隐含表示。研究人员可利用此预训练模型作为基础，添加简单的线性层即可完成各种下游视觉任务的微调，为计算机视觉领域提供了强大的基础工具。

这是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用DINOv2自监督学习方法，在LVD-142M数据集上预训练，拥有2210万参数，支持处理518x518尺寸的图像。模型可应用于图像分类和特征提取任务，并提供了相关的使用示例代码。作为一个无监督学习的视觉模型，它能够提取稳健的图像特征表示。

vit_base_patch14_dinov2.lvd142m是基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型，采用DINOv2自监督方法在LVD-142M数据集上预训练。模型包含8660万参数，支持518x518像素输入，可用于图像分类和特征提取。该模型无需监督即可学习视觉特征，性能出色。研究者可通过timm库便捷使用此预训练模型。

面向数字病理学的视觉Transformer模型，通过12亿张医疗图像数据集训练而成。模型专注于病理图像特征提取，可应用于多种病理分析任务，并通过transformers库实现便捷部署。

Hibou-B是一个针对数字病理学的基础视觉Transformer模型，基于DINOv2框架在私有数据集上预训练而成。模型通过自定义实现支持寄存器功能，增强了数字病理图像的特征提取能力。研究人员可利用transformers库轻松调用Hibou-B，为病理学研究和临床诊断提供AI分析支持。该开源项目为数字病理学领域的图像分析任务提供了有力工具。

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。