DINOv2：在没有监督的情况下学习鲁棒的视觉特征

文章目录

摘要
1、简介
2、相关工作
3、Data Processing
4、判别自监督预训练
5、高效执行
6、消融研究
- 6.1、改进的训练方法
- 6.2、预训练数据源
- 6.4、Loss的组成
- 6.5、知识蒸馏的影响
- 6.6、分辨率的影响
7、结果
- 7.1 ImageNet分类
- 7.2、额外的图像和视频分类基准
- 7.3、实例识别
- 7.4、密集识别任务
- 7.5、定性结果
8、公平与偏见分析
- 8.1、地域公平
- 8.2、性别、肤色和年龄
9、评估模型训练对环

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