DINOv2是Facebook Research发布的视觉模型，通过自监督学习提取通用视觉特征，适用于多种下游任务。
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发布时间 : 12/9/2023
模型简介
DINOv2是一个基于自监督学习的视觉模型，能够提取高质量的通用视觉特征，适用于图像分类、目标检测、分割等多种计算机视觉任务。
模型特点
自监督学习
无需人工标注数据，通过自监督方式学习通用视觉特征
通用视觉特征
提取的特征可迁移到多种下游视觉任务
ONNX支持
提供ONNX格式权重，便于网页端部署
模型能力
图像特征提取
图像分类
目标检测
图像分割
使用案例
计算机视觉
图像分类
使用DINOv2提取的特征进行图像分类任务
目标检测
将DINOv2作为特征提取器用于目标检测系统
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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