Dinov3: چرا مدل های بنیاد Vision مستحق همان هیجان LLMS هستند

نویسنده (ها): Qaisar Tanvir | AVP – معماری AI/ML و MLOPS

در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر

هر روز خوراک بزرگ بعدی است LLMبشر این معنی دارد – جریان کار محصولات جدید را باز کنید. اما آزادی dinov3 یادآوری می کند که بینایی در حال ورود به یک نقطه تورم قابل مقایسه است: یک ستون فقرات منفرد و یخ زده که ارائه می دهد ویژگی های متراکم با وضوح بالا قابل استفاده در بسیاری از کارها ، اغلب بدون تنظیم دقیق. این مهم برای سرعت محصول ، بودجه حاشیه نویسی و جایی است که باید تلاش مهندسی زندگی کند. (AI متابا گیتوب)

خلاصه اجرایی

چیست: dinov3 خانواده ای از ستون فقرات بینایی خودكار است كه بازنمودهای متراكمی را برای كارهایی مانند طبقه بندی ، تشخیص ، تقسیم بندی و عمق تولید می كند. (گیتوب، ai meta)

چرا مهم است: این امر با ارائه ویژگی های با کیفیت بالا از یک مدل یخ زده ، نیاز به آموزش خاص را کاهش می دهد. این هزینه تکرار را کاهش می دهد و نمونه های اولیه تولید را تسریع می کند. (گیتوب)

از کجا می توان آن را دریافت کرد: ستون فقرات و انواع تقطیر شده در مرکز بغل چهره منتشر شده و توسط اکوسیستم ترانسفورماتور پشتیبانی می شود. (بغل کردن صورتبا گیتوب)

چرا Dinov3 اهمیت دارد؟

برچسب ها گران و کند هستند. در بسیاری از زمینه های سازمانی ، عامل شیروانی معماری مدل نیست بلکه هزینه برچسب زدن و تکراربشر یک رمزگذار قابل اعتماد و یخ زده که از ویژگی های متراکم از نظر معنایی معنی دار به دست می آورد ، به تیم ها اجازه می دهد:

• جستجوی بصری نمونه اولیه ، گروه بندی کاتالوگ و تشخیص ناهنجاری در ساعت ها و نه هفته ها.
• Bootstrap نظارت ضعیف و خطوط لوله یادگیری فعال با برچسب های شبه با کیفیت بالاتر.
• برای استخراج ماسک + با تقسیم بندی قابل استفاده (به عنوان مثال SAM2) ترکیب کنید و آنها را برای استدلال پایین دست نشان دهید. (Ai Meta ، گیتوب)

از پیشرو ملوان تیم هایی که من با آنها کار کردم: هنگامی که ذینفعان شاهد نمونه اولیه معتبر و بدون برچسب ، خرید و بودجه برای مقیاس گذاری سریع می شوند. Dinov3 آن مرز بدون برچسب را گسترش می دهد. من دیده ام که دست اول در بسیاری از موارد استفاده از سطح شرکت ها که اتوماسیون در نظر گرفته شده است.

معیارهای Dinov3

ادعای اصلی Dinov3 قوی است: یک ستون فقرات یخ زده منفرد می تواند بسیاری از راه حل های تخصصی را در کارهای پیش بینی متراکم مطابقت دهد یا ضرب و شتم کند . مواد بازپرداخت و انتشار این پروژه نتایج را در مجموعه گسترده ای از معیارها خلاصه می کند. (گیتوب، ai meta)

روشهای Dinov3 امکان پذیر است

dinov3 در درجه اول یک است دید ستون فقرات ، اما ویژگی های متراکم آن ، آن را به یک پل طبیعی برای بسیاری از روش ها و قابلیت های پایین دست تبدیل می کند:

• طبقه بندی و بازیابی -بازنمایی های سطح تصویر و سطح پچ برای طبقه بندی کننده های صفر-شات و جستجوی نزدیکترین همسایه.
• تشخیص و تقسیم بندی – ویژگی های یخ زده را با آداپتورهای سبک ترکیب کنید یا از آنها به عنوان ورودی برای بخش های سریع استفاده کنید.
• عمق و هندسه – ویژگی های متراکم که به تخمین عمق و استدلال هندسی کمک می کنند.
• سیستم های بازیابی متقابل / چند مدلی -ویژگی های بصری FUSE DINOV3 با تعبیه متن برای جستجوی متن تصویر بهبود یافته و نظارت ضعیف. (گیتوب)

مدل های مقطر و انواع استقرار عملی

متا منتشر کرد خانواده ستون فقرات Dinov3 (انواع ConvNext و VIT) و مقطر مدل های کوچک که برای ردپاهای محاسباتی پایین طراحی شده اند. مجموعه صورت بغل میزبان چندین پاسگاه از پیش آموزش از قبل (کوچک 7b) ، از جمله انواع مقطر در نظر گرفته شده برای لبه و نمونه سازی سریع است. در صورت نیاز به حداکثر کیفیت نمایندگی ، از مدل های مقطر کوچکتر برای استنباط سریع و مدل های بزرگتر استفاده کنید. (بغل کردن صورتبا گیتوب)

مثالهایی که در چهره Huggin پیدا خواهید کرد:

• facebook/dinov3-convnext-tiny-pretrain-lvd1689m – مدل کوچک برای تکرار سریع. (بغل کردن صورت)
• facebook/dinov3-vitb16-pretrain-lvd1689m -پاسگاه مقطر ویترین اندازه متوسط. (بغل کردن صورت)
• انواع بزرگتر تا vit7b16 برای حداکثر ظرفیت بازنمایی (انواع ماهواره و پیش تنظیم وب نیز ارائه شده است). (گیتوب)

انواع اضافی را می توان در گودال بیش از حد

فرصت های شرکت عملی

اگر تیم های محصول یا پلتفرم را رهبری می کنید ، این آزمایشات فوری و بالا ROI است:

1. غنی سازی کاتالوگ: خوشه جدید SKU با ویژگی های Dinov3 → خوشه های اعتبارسنجی انسانی → برچسب خودکار. نتیجه: 50-80 ٪ برچسب دستی کمتر برای دسته ها.
2. تشخیص نقص صفر: یک گالری از ویژگی های “خوب” را حفظ کنید و برای موارد جدید چک های نزدیک همسایه را انجام دهید.
3. تقسیم بندی سریع ویدیویی + تجزیه و تحلیل: از SAM2 برای استخراج ماسک ها استفاده کنید ، سپس ماسک هایی را با ویژگی های Dinov3 برای تجزیه و تحلیل جستجو و رفتار نشان دهید. (Ai Meta ، گیتوب)

اینها خلبانان کم عمق هستند: ستون فقرات یخ زده + آداپتورهای کوچک + یک حلقه کوتاه انسانی اغلب مقدار قابل استقرار را تولید می کند.

تصویب صنعت

در داروخانه، dinov3 می تواند به سرعت نمونه ای از سیستم برای شناسایی و طبقه بندی جهش های سلولی در نمونه های بافتی از آزمایشات بالینی بدون برچسب دستی باشد مجموعه دادهبشر

در علوم زندگی، می توان از آن برای تجزیه و تحلیل تصاویر میکروسکوپ در مقیاس بزرگ برای شناسایی ساختارهای بیولوژیکی جدید یا به سرعت نمونه اولیه یک مدل کشاورزی برای تشخیص بیماری های زراعی از تصاویر هوایی استفاده کرد.

برای فین فن آوری، قابلیت های Dinov3 را می توان برای خودکار سازی تجزیه و تحلیل اسناد مربوط به پردازش برنامه وام یا تشخیص رفتار کلاهبرداری در فیلم های امنیتی ATM بدون نیاز به نمونه های از پیش برچسب زده شده از کلاهبرداری ، استفاده کرد.

احتیاط و استقرار مسئول

• تغییر دامنه: حوزه های تخصصی (تصویربرداری پزشکی ، سنجش از راه دور ابرشخصی) هنوز هم نیاز به اعتبار سنجی دارند. حالت های شکست خارج از توزیع واقعی هستند.
• تعصب و حریم خصوصی: ویژگی های بنیاد منعکس کننده پیش استداده های آموزش؛ ممیزی ها را روی برچسب های پایین دست اجرا کنید و نظارت بر تعصبات سیستماتیک را کنترل کنید.
• مانیتورینگ و فالزها: بازنمایی را ردیابی کنید و برای تصمیم گیری های پرخطر ، خطاهای محافظه کارانه را نگه دارید.

شروع

اگر فقط به دنبال ویژگی هایی هستید که در اینجا چگونه آن را دریافت می کنید

from transformers import pipeline
from transformers.image_utils import load_image
url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
image = load_image(url)
feature_extractor = pipeline(
model="facebook/dinov3-convnext-tiny-pretrain-lvd1689m",
task="image-feature-extraction", 
)
features = feature_extractor(image)

از Pytorch استفاده کنید خودرو برای استفاده از مدل ها.

import torch
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel
from transformers.image_utils import load_image
url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = load_image(url)
pretrained_model_name = "facebook/dinov3-convnext-tiny-pretrain-lvd1689m"
processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(pretrained_model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(
pretrained_model_name, 
device_map="auto", 
)
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.inference_mode():
outputs = model(**inputs)
pooled_output = outputs.pooler_output
print("Pooled output shape:", pooled_output.shape)

چگونه اولین قدم ها را برداریم

1. یک مدل کوچک مقطر را برای آزمایش های سریع از بغل کردن صورت بکشید. (بغل کردن صورت)
2. خوشه بندی صفر و جستجوی نزدیکترین همسایه را در یک زیر مجموعه نماینده اجرا کنید. یا آیا شما یک مجموعه داده طبقه بندی دارید ، می توانید یک مدل شبکه عصبی بسیار کوچک تهیه کنید ، که این ویژگی ها را از Dinov3 می گیرد و از آنها به عنوان ورودی استفاده می کند.
3. حلقه را ببندید: مجموعه اعتبار سنجی انسانی کوچک → خط مشی خودکار → مانیتور.
4. اگر از نتایج راضی هستید ، برای استقرار آماده شوید.

بسته شدن – در جایی که تلاش مهندسی را سرمایه گذاری می کنید ، تجدید نظر کنید

LLMS سزاوار اعتیاد به مواد مخدره است. اما بینایی بی سر و صدا به جایی رسیده است که رمزگذارهای بصری منجمد شده سوزن را به صورت زمان به ارزش در سیستم های تولید منتقل کنید. DINOV3 – همراه با مدل های تقسیم بندی سریع مانند SAM2 – به تیم های محصول بدوی می دهد تا ویژگی های بینایی را سریعتر و با برچسب زدن به مراتب کمتر از سربار حمل کنند. با این مدل ها به عنوان زیرساخت رفتار کنید: در حلقه های ارکستراسیون ، ارزیابی و بازخورد سرمایه گذاری کنید که ویژگی های بنیاد را به نتایج قابل اندازه گیری تبدیل می کند.

منابع و خواندن بیشتر

• کارتهای Repo & Model Dinov3 (اجرای ، خانواده های پیش ساخته ، یادداشت های مجموعه داده). (گیتوب)
• مجموعه مدل Dinov3 در بغل کردن صورت (انواع مقطر و پاسگاه ها). (بغل کردن صورت)
• نمای کلی SAM2 META (تقسیم بندی سریع که به خوبی با Dinov3 جفت می شود). (AI متا)

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی