2025年最佳的 11 个图像特征提取工具

由NVIDIA研发的视觉特征提取模型，可将图像转换为嵌入向量供下游任务使用

感知编码器（PE）是通过简单视觉语言学习训练的最先进的图像和视频理解编码器。

C-RADIOv2是NVIDIA开发的视觉特征提取模型，提供多种尺寸版本，适用于图像理解和密集视觉任务。

DINOv2 是 Facebook 研究团队开发的视觉特征提取模型，通过自监督学习获得强大的图像表示能力。

OpenVision是一个全开放、高性价比的先进视觉编码器家族，专注于多模态学习。

DINOv2是Facebook Research开发的视觉特征提取模型，无需监督学习即可生成鲁棒的视觉特征。

DINOv2 large是基于自监督学习的大规模视觉特征提取模型，能够生成鲁棒的图像特征表示。

OpenVision是一个全开放、高性价比的先进视觉编码器家族，专注于多模态学习。

DINOv2是Facebook Research开发的一种无需监督学习的视觉特征提取模型，能够生成鲁棒的视觉特征表示。

DINOv2是一个基于视觉变换器(ViT)的图像特征提取模型，通过引入寄存器机制提升了特征提取能力。

DINOv2是一个基于视觉变换器的图像特征提取模型，通过引入寄存器机制提升了特征提取能力。