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Dino Resnet 50

由Ramos-Ramos開發
使用DINO自監督學習方法預訓練的ResNet-50模型,適用於視覺特徵提取任務
下載量 106
發布時間 : 11/23/2022

模型概述

基於DINO自監督學習框架預訓練的ResNet-50模型,能夠提取高質量的圖像特徵表示,適用於各種計算機視覺任務

模型特點

自監督預訓練
採用DINO自監督學習方法進行預訓練,無需大量標註數據即可學習高質量視覺表示
殘差網絡架構
基於ResNet-50架構,具有優秀的特徵提取能力和訓練穩定性
通用視覺特徵
學習到的特徵表示可遷移到多種下游視覺任務

模型能力

圖像特徵提取
視覺表示學習
圖像分類
目標檢測
圖像相似度計算

使用案例

計算機視覺
圖像分類
作為特徵提取器用於圖像分類任務
目標檢測
作為骨幹網絡用於目標檢測系統
圖像檢索
利用提取的特徵進行圖像相似度匹配
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