DINOv2 — это модель компьютерного зрения от Meta AI, которая претендует на то, чтобы наконец обеспечить основополагающую модель компьютерного зрения, закрывая часть разрыва с обработкой естественного языка, где она уже давно распространена.
В этом посте мы Я объясню, что значит быть основополагающей моделью компьютерного зрения и почему DINOv2 может считаться таковой.

DINOv2 — это огромная модель (по сравнению с компьютерным зрением) с одним миллиардом параметров, поэтому возникают серьезные проблемы как с обучением модели, так и с ее использованием. Мы рассмотрим проблемы и то, что сделали исследователи Meta AI, чтобы преодолеть эти проблемы, используя самоконтроль и дистилляцию. Не волнуйтесь, если вы не знакомы с этими терминами, мы объясним их, когда доберемся до конца. Давайте начнем с понимания того, что обеспечивает DINOv2, что делает его основополагающей моделью компьютерного зрения.

Если вы предпочитаете видеоформат, то многое из того, что мы здесь рассказываем, также отражено в этом видео — https://youtu.be/csEgtSh7jV4

Первоначально пост был опубликован здесь — https://aipapersacademy.com/dinov2-from-meta-ai-finally-a-foundational-model-in-computer-vision/

Что такое базовая модель?

В жизни до появления базовой модели нужно было найти или создать набор данных, выбрать некоторую архитектуру для модели и обучить модель на этом наборе данных. Нужная вам модель может быть сложной и требовать длительного и упорного обучения.

Итак, появился DINOv2, предварительно обученная модель огромного визуального преобразователя (ViT), которая представляет собой известную архитектуру в области компьютерного зрения и говорит, что вам может не понадобиться надежная сложная специализированная модель.
Скажем, например, что у нас есть кот изображение (то, что слева на картинке ниже). Мы можем предоставить это изображение в качестве входных данных для DINOv2. DINOv2 даст вектор чисел, часто называемый встраиванием или визуальными признаками. Эти вложения содержат глубокое понимание входного изображения кошки, и как только они у нас появятся, мы сможем использовать их в более мелких и простых моделях, решающих конкретные задачи. Например, у нас может быть одна модель, которая должна…