Meta最新的开源项目DINOv2：具有自我监督学习功能的最先进的计算机视觉模型

Meta最新的开源项目DINOv2：具有自我监督学习功能的最先进的计算机视觉模型这款全新的自监督视觉Transformer模型可以作为几乎所有计算机视觉任务的主干模型。无需微调。•无需大量标注数据，即可训练计算机视觉模型。•多功能主干：图像分类、分割、图像检索和深度估计。•直接从图像中学习特征，而无需依赖文本描述，这有助于更好地理解局部信息。•可以从任何图像集合中学习。•DINOv2的预训练版本已经上线，并在众多任务中与CLIP和OpenCLIP竞争。Meta继SAM（SegmentAnything）网页链接之后又一计算机视觉领域的重量级开源项目。

机器学习方案手册，一本包含逐步说明为各种任务训练深度学习模型的书。内容覆盖自然语言处理、计算机视觉、图像与文字

机器学习方案手册，一本包含逐步说明为各种任务训练深度学习模型的书。内容覆盖自然语言处理、计算机视觉、图像与文字本书分为3个部分：自然语言处理（NLP）计算机视觉（CV）图片和文字以下是本节各章的简要概述：命名实体识别-讨论使用conllpp数据集识别命名实体的训练转换器模型。我们将使用的特定模型称为bert-base-cased。该模型是原始BERT的较小版本，并且区分大小写，这意味着它将大写和小写字母视为不同。掩蔽语言建模-与填空问题类似，我们训练一个模型来使用xsum数据集预测句子中的掩蔽词。我们将使用的特定模型称为distilbert-base-uncased。这是bertbaseuncased模型的精炼版本，它以相同的方式处理大写和小写字母。机器翻译——在本章中，训练一个模型将文本从英语翻译成西班牙语。我们将在新闻评论数据集上训练来自赫尔辛基NLP小组的变压器模型。总结——在本章中，训练了一个多语言模型来总结英语和西班牙语句子。使用的模型是T5Transformer模型的多语言版本，使用的数据集是amazonreviewsdataset。因果语言建模-本章重点介绍训练模型以自动完成Python代码。为此，我们将使用用于训练代码鹦鹉模型的数据。计算机视觉部分涵盖了该领域下最常见的任务。本节中的章节使用pytorch闪电、pytorch图像模型（timm）、albumentations库和权重和偏差平台。以下是本节各章的简要概述：图像分类-我们将训练卷积神经网络(CNN)模型对动物图像进行分类。我们将使用的CNN模型是“resnet34”，使用的数据集是动物图像数据集。图像分割-本章侧重于训练模型以分割给定图像中的道路。我们将使用U-net模型来完成此任务。物体检测——在本章中，我们将专注于检测图像中的汽车。我们将预测与图像中包围汽车的边界框相对应的坐标。对于这个任务，我们将使用fast-rcnn模型。最后一节包含训练模型以在给定图像的情况下生成标题的章节。它将有一个视觉转换器作为编码器，gpt-2模型作为解码器。#电子书#机器学习#手册

Meta 开源计算机视觉基础模型 DINOv2

Meta开源计算机视觉基础模型DINOv2Meta开源了它的计算机视觉基础模型DINOv2，源代码托管在上，和Meta近期开源的其它AI模型一样，采用的是非商用的CC-BY-NC4.0许可证。DINOv2是基于VisionTransformer(ViT)架构，使用一个包含1.42亿幅图像的精选数据集进行预训练，可用于图像分类、视频动作识别、语义分割和深度估计等任务。Meta称DINOv2模型的速度是旧方法的两倍，使用的内存只有旧方法的三分之一。测试显示它相比其它同类模型有显著改进。来源，来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot

计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档

计算机视觉最佳实践、代码示例和相关文档该存储库提供了用于构建计算机视觉系统的示例和最佳实践指南。该存储库的目标是构建一套全面的工具和示例，以利用计算机视觉算法、神经架构和操作此类系统的最新进展。我们不是从头开始创建实现，而是从现有的最先进的库中汲取灵感，并围绕加载图像数据、优化和评估模型以及扩展到云端构建额外的实用程序。这些示例和实用程序希望通过将从定义业务问题到开发解决方案的经验简化几个数量级，从而显着缩短“上市时间”。此外，示例笔记本将用作指南，并以多种语言展示工具的最佳实践和使用情况。示例以和的形式提供。所有示例都使用PyTorch作为底层深度学习库。#计算机视觉

SSLRec是一个基于 PyTorch 的深度学习框架，用于通过自我监督学习技术增强的推荐系统。包含常用的数据集、用于数据处理、

SSLRec是一个基于PyTorch的深度学习框架，用于通过自我监督学习技术增强的推荐系统。包含常用的数据集、用于数据处理、训练、测试、评估和最先进的研究模型的代码脚本。SSLRec提供了大量实用函数和易于使用的界面，简化了推荐模型的开发和评估。突出特点灵活的模块化架构。SSLRec库采用模块化架构，可以轻松定制和组合模块。这使用户能够创建适合其特定需求和要求的个性化推荐模型。多样化的推荐场景。SSLRec库是一个多功能工具，适合有兴趣在不同推荐系统研究领域构建有效推荐模型的研究人员和从业者。综合最先进的模型。我们的SSLRec框架为各种场景提供了广泛的SSL增强推荐模型。研究人员可以使用先进技术评估这些模型，并将其作为推动推荐系统领域创新的基础。统一数据馈送和标准评估协议。SSLRec框架具有统一的数据馈送器和标准评估协议，可以轻松加载和预处理来自各种来源和格式的数据，同时确保对推荐模型的客观和公平评估。丰富的实用功能。SSLRec库提供了大量实用函数，可以简化推荐模型的开发和评估。这些功能结合了推荐系统的常见功能以及图操作、网络架构和损失函数的自监督学习。易于使用的界面。我们提供了一个用户友好的界面，可以简化推荐模型的训练和评估。这使得研究人员和从业者能够轻松高效地试验各种模型和配置。#框架

计算机视觉-Opencv项目实战(Python版)

名称：计算机视觉-Opencv项目实战(Python版)描述：学习计算机视觉需要的基础知识点，结合Opencv进行项目实战。链接：https://www.aliyundrive.com/s/E87KCGvqFJL大小：未统计标签：#知识#学习来自：雷锋版权：频道：@shareAliyun群组：@aliyundriveShare投稿：@aliyun_share_bot