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Dinov2.base.patch 14

refinersによって開発
DINOv2はFacebook Researchが開発した教師なし学習の視覚特徴抽出モデルで、ロバストな視覚特徴表現を生成できます。
ダウンロード数 18
リリース時間 : 8/7/2024

モデル概要

DINOv2ベーシック版は自己教師あり学習に基づく視覚特徴抽出モデルで、主に画像特徴抽出タスクに使用されます。アノテーションデータに依存せずに高品質な視覚表現を学習でき、様々なコンピュータビジョンアプリケーションに適用可能です。

モデル特徴

自己教師あり学習
人手によるアノテーションデータが不要で高品質な視覚特徴表現を学習可能
ロバストな特徴抽出
画像変換やノイズに対してロバストな視覚特徴を抽出可能
アダプターサポート
アダプターを通じて他のモデルやフレームワークと統合可能

モデル能力

画像特徴抽出
視覚表現学習
教師なし学習

使用事例

コンピュータビジョン
画像検索
抽出した視覚特徴を使用して効率的な画像検索を実現
高精度な類似画像検索が可能
物体検出
特徴抽出器として物体検出タスクに使用
検出精度と汎化性能の向上が期待できる
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