Компания Meta AI выпустила DINOv3 — прорывную модель компьютерного зрения, работающую на основе самообучающегося обучения (SSL). Она устанавливает новые стандарты универсальности и точности при решении задач плотного прогнозирования без необходимости использования размеченных данных.
Основные инновации и технические особенности
* Обучение без использования меток. Модель DINOv3 обучается полностью без аннотаций человека, что делает её идеальной для областей, где метки редки или дороги, включая спутниковые снимки, биомедицинские приложения и дистанционное зондирование.
* Масштабируемая основа. Основа DINOv3 универсальна и заморожена, что позволяет создавать характеристики изображений высокого разрешения, которые можно напрямую использовать с лёгкими адаптерами для различных приложений.
* Варианты моделей для развёртывания. Meta выпускает не только массивную основу ViT-G, но и дистиллированные версии (ViT-B, ViT-L) и варианты ConvNeXt для поддержки различных сценариев развёртывания, от крупномасштабных исследований до ограниченных по ресурсам периферийных устройств.
* Коммерческий и открытый выпуск. DINOv3 распространяется на коммерческой лицензии вместе с полным кодом для обучения и оценки, предварительно обученными основами, адаптерами для последующих задач и примерами ноутбуков для ускорения исследований, инноваций и интеграции в коммерческие продукты.
Влияние на практику
Организации, такие как Институт мировых ресурсов и Лаборатория реактивного движения NASA, уже используют DINOv3. Это значительно повысило точность мониторинга лесного хозяйства (снизив погрешность измерения высоты древесного полога с 4,1 м до 1,2 м в Кении) и поддержало работу роботов для исследования Марса с минимальными вычислительными затратами.
Сравнение возможностей DINOv3
| Атрибут | DINO/DINOv2 | DINOv3 (новый) |
| — | — | — |
| Данные для обучения | До 142 млн изображений | 1,7 млрд изображений |
| Параметры | До 1,1 млрд | 7 млрд |
| Настройка основы | Требуется | Не требуется |
| Задачи плотного прогнозирования | Хорошая производительность | Превосходит специалистов |
| Варианты моделей | ViT-S/B/L/g | ViT-B/L/G, ConvNeXt |
| Открытый исходный код | Да | Коммерческая лицензия, полный набор |
Заключение
DINOv3 представляет собой значительный скачок вперёд в области компьютерного зрения. Замороженная универсальная основа и подход SSL позволяют исследователям и разработчикам решать задачи, где мало аннотаций, быстро развёртывать высокопроизводительные модели и адаптироваться к новым областям, просто меняя лёгкие адаптеры.
Пакет DINOv3 — модели и код — теперь доступен для коммерческих исследований и развёртывания, открывая новую главу в развитии надёжных масштабируемых систем искусственного интеллекта для работы с изображениями.
Ознакомьтесь с документом, моделями на Hugging Face и на странице GitHub. Не стесняйтесь заглядывать на нашу страницу GitHub, чтобы найти учебные пособия, коды и ноутбуки. Также подписывайтесь на нас в Twitter и присоединяйтесь к нашему сообществу в SubReddit (более 100 тысяч участников машинного обучения) и подписывайтесь на нашу рассылку.
⭐ Поставьте нам звезду на GitHub
Подробности о спонсорстве
1. Какие основные инновации и технические особенности модели DINOv3 делают её уникальной в области компьютерного зрения?
Ответ: модель DINOv3 обучается без использования меток человека, что делает её идеальной для областей, где метки редки или дороги. Она также имеет масштабируемую основу, универсальную и замороженную, что позволяет создавать характеристики изображений высокого разрешения. Кроме того, Meta выпускает различные версии модели (ViT-B, ViT-L и ConvNeXt), что поддерживает различные сценарии развёртывания.
2. Какие преимущества предлагает модель DINOv3 по сравнению с предыдущими версиями (например, DINO/DINOv2)?
Ответ: DINOv3 использует больше данных для обучения (1,7 млрд изображений против 142 млн у DINO/DINOv2), имеет большее количество параметров (7 млрд против 1,1 млрд), не требует настройки основы и превосходит предыдущие версии в задачах плотного прогнозирования.
3. В каких областях и приложениях может быть особенно полезно использование модели DINOv3?
Ответ: модель DINOv3 может быть полезна в областях, где метки редки или дороги, таких как спутниковые снимки, биомедицинские приложения и дистанционное зондирование. Например, она уже используется Институтом мировых ресурсов и Лабораторией реактивного движения NASA для мониторинга лесного хозяйства и поддержки работы роботов для исследования Марса.
4. Какие варианты моделей DINOv3 предлагает Meta для различных сценариев развёртывания?
Ответ: Meta выпускает массивную основу ViT-G, дистиллированные версии (ViT-B, ViT-L) и варианты ConvNeXt для поддержки различных сценариев развёртывания, от крупномасштабных исследований до ограниченных по ресурсам периферийных устройств.
5. Как модель DINOv3 может повлиять на развитие надёжных масштабируемых систем искусственного интеллекта для работы с изображениями?
Ответ: DINOv3 представляет собой значительный скачок вперёд в области компьютерного зрения. Замороженная универсальная основа и подход SSL позволяют исследователям и разработчикам решать задачи, где мало аннотаций, быстро развёртывать высокопроизводительные модели и адаптироваться к новым областям, просто меняя лёгкие адаптеры. Это открывает новую главу в развитии надёжных масштабируемых систем искусственного интеллекта для работы с изображениями.