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Dino Resnet 50

Ramos-Ramosによって開発
DINO自己教師あり学習手法で事前学習されたResNet-50モデル、視覚特徴抽出タスクに適しています
ダウンロード数 106
リリース時間 : 11/23/2022

モデル概要

DINO自己教師あり学習フレームワークで事前学習されたResNet-50モデル、高品質な画像特徴表現を抽出可能、様々なコンピュータビジョンタスクに適用可能

モデル特徴

自己教師あり事前学習
DINO自己教師あり学習手法を採用、大量の注釈データなしで高品質な視覚表現を学習可能
残差ネットワークアーキテクチャ
ResNet-50アーキテクチャを基盤、優れた特徴抽出能力と訓練安定性を有する
汎用視覚特徴
学習された特徴表現は複数の下流視覚タスクに転移可能

モデル能力

画像特徴抽出
視覚表現学習
画像分類
物体検出
画像類似度計算

使用事例

コンピュータビジョン
画像分類
特徴抽出器として画像分類タスクに使用
物体検出
バックボーンネットワークとして物体検出システムに使用
画像検索
抽出した特徴を利用して画像類似度マッチングを実施
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