Presented by the Front’s most generous community of bloggers
Huấn luyện tự giám sát (SSL) của DINOv2 giúp nó học được những đặc trưng hình ảnh cực kỳ mạnh mẽ. Chúng ta có thể sử dụng backbone đã được huấn luyện này cho nhiều tác vụ hạ nguồn khác nhau, chẳng hạn như: phân loại ảnh, phân vùng ảnh, khớp đặc trưng và phát hiện đối tượng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thử nghiệm với DINOv2 segmentation bằng cách sử dụng fine-tuning (tinh chỉnh) và transfer learning (học chuyển giao).
Việc huấn luyện các mô hình phân vùng ngữ nghĩa (semantic segmentation) thường tốn thời gian và đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán. Tuy nhiên, với các backbone DINOv2 tự giám sát mạnh mẽ, chúng ta có thể giảm đáng kể chi phí tính toán và thời gian huấn luyện. Sử dụng DINOv2, chúng ta chỉ cần thêm một segmentation head (đầu phân vùng) lên trên backbone đã được huấn luyện trước và huấn luyện một vài nghìn tham số để có hiệu suất tốt.
DINOv2 là một trong những mô hình thị giác tự giám sát nổi tiếng nhất hiện nay. Backbone (mạng xương sống) đã được huấn luyện trước của nó có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm:
