DINOv3确实很“类脑”！Meta深度研究揭示模型、训练与数据的影响
近年来，一个引人入胜的现象是，先进的AI视觉模型在处理图像时，其内部的表征（representations）与人脑的神经活动惊人地相似。但这背后深层的驱动力是什么？是模型架构、训练数据，还是训练时长？为了解开这个谜题，来自Meta AI和巴黎高等师范学院的研究
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DINOv3：改变视觉模型使用方式一个模型搞定分割、检测、深度估计
DINOv3是Meta推出的自监督视觉骨干网络，最大的亮点是你可以把整个backbone冻住不动，只训练一个很小的任务头就能在各种密集预测任务上拿到SOTA结果。这对实际工程应用来说意义重大，因为大部分时候我们并不想重新训练一个几十亿参数的模型。
DINOv3上手指南：改变视觉模型使用方式，一个模型搞定分割、检测、深度估计
DINOv3是Meta推出的自监督视觉骨干网络，最大的亮点是你可以把整个backbone冻住不动，只训练一个很小的任务头就能在各种密集预测任务上拿到SOTA结果。这对实际工程应用来说意义重大，因为大部分时候我们并不想重新训练一个几十亿参数的模型。
吞下17亿图片，Meta最强巨兽DINOv3开源，重新定义CV天花板
无需人工标注，吞下17亿张图片，Meta用自监督学习炼出「视觉全能王」！NASA已将它送上火星，医疗、卫星、自动驾驶领域集体沸腾。
Meta刚刚开源DINOv3，横扫60+任务，无标注封神
DINOv3的主要创新使用了自我监督学习，无需标注数据就能大幅度降低训练所需要的时间和算力资源。并且与前一代相比，DINOv3的训练数据大12倍扩大至17亿张图像以及大7倍的70亿参数。