Отказ от ответственности: этот пост был создан с использованием генеративного ИИ — отнеситесь к его содержанию с недоверием! 🔥💥. Начните создавать свои собственные с помощью Cohere.
TL;DR:
TL; DR Meta AI разработала DINOv2, революционный метод обучения с самоконтролем для обучения моделей компьютерного зрения без меток или тонкой настройки. Он имеет потенциальные приложения для распознавания объектов, классификации изображений, сегментации, оценки глубины и многого другого, что позволяет компаниям разрабатывать передовые и универсальные приложения для компьютерного зрения проще и с меньшими затратами, чем когда-либо прежде.
Отказ от ответственности. : В этой статье для генерации текста используется Cohere.
Краткое содержание:
. Новая модель искусственного интеллекта компьютерного зрения DINOv2 от Meta AI может революционизировать то, как предприятия используют компьютерное зрение в различных приложениях. Благодаря передовому методу обучения с самоконтролем он может учиться на любом наборе изображений, не полагаясь на метки или тонкую настройку, что позволяет компаниям проще и экономичнее разрабатывать приложения компьютерного зрения для различных вариантов использования. Итак, что же делает DINOv2 таким особенным? В отличие от традиционных методов предварительного обучения изображения и текста, которые полагаются на подписи для изучения содержания изображения, DINOv2 основан на самоконтролируемом обучении, то есть не полагается на текстовые описания. Вместо этого он учится предсказывать взаимосвязь между различными частями изображения, что позволяет ему понимать и представлять основную структуру изображения. Это позволяет модели получать более подробную информацию об изображениях, такую как пространственные отношения и оценка глубины. Это делает DINOv2 мощным инструментом для неконтролируемых задач классификации изображений, поскольку он может группировать изображения в классы объектов без какой-либо тонкой настройки. Подход к обучению с самоконтролем DINOv2 может сделать приложения компьютерного зрения более точными, эффективными и универсальными за меньшее время. В заключение, DINOv2 — это революционный метод обучения с самоконтролем для обучения моделей компьютерного зрения, который не требует меток или точной настройки. Этот передовой метод можно использовать для точной кластеризации изображений в классы объектов и для множества других задач компьютерного зрения, таких как распознавание объектов, классификация изображений и сегментация. DINOv2 может революционизировать способ использования компьютерного зрения в компаниях и может помочь им разрабатывать более мощные, точные и эффективные приложения, экономя время и сокращая расходы.
Откройте для себя полную историю, первоначально опубликованную в разделе Навстречу ИИ.
Присоединяйтесь ко мне в этом невероятном путешествии по генеративному ИИ и станьте частью революции. Стать участником или Купить мне кофе. Следите за обновлениями и идеями о генеративном ИИ, подписываясь на меня в Twitter, Linkedin или мой сайт. Ваша поддержка действительно ценится!
Рекомендации ресурсов для начала работы с генеративным ИИ:
Учебники, руководства и демонстрации по генеративному ИИ
Генеративный ИИ с Python и Tensorflow 2
Трансформеры для обработки естественного языка
