标签： DINOv2

在计算机视觉领域，数据标注成本始终是制约模型性能提升的关键瓶颈。Meta最新发布的DINOv2模型，通过创新的自监督学习框架，在ImageNet-1k数据集上实现了与监督学习相媲美的85.1%...

在计算机视觉领域，如何通过自监督学习获得高质量的图像表征始终是核心挑战。传统对比学习方法依赖数据增强策略的敏感性，而基于蒸馏的方案又面临训练不稳定的难题。Meta提出的DINOv2系统通过创新性的架构设计和训练范式，在ImageNet线性评估任务上达到87.4%的Top-1准确率，其技术实现路径值得