機(jī)器之心報(bào)道
機(jī)器之心敬請(qǐng)關(guān)注輯部
DINOv2 無需微調(diào)就能用于多種視覺任務(wù)。
在開源了「分割一切」得 SAM 模型后，meta 在「視覺基礎(chǔ)模型」得路上越走越遠(yuǎn)。
這次，他們開源得是一組名叫 DINOv2 得模型。這些模型能產(chǎn)生高性能得視覺表征，無需微調(diào)就能用于分類、分割、圖像檢索、深度估計(jì)@下游任務(wù)。
這組模型具有如下特征：
使用自監(jiān)督得方式進(jìn)行訓(xùn)練，而不需要大量得標(biāo)記數(shù)據(jù)；
專業(yè)用作幾乎所有 CV 任務(wù)得骨干，不需要微調(diào)，如圖像分類、分割、圖像檢索和深度估計(jì)；
直接從圖像中學(xué)習(xí)特征，而不依賴文本描述，這專業(yè)使模型更好地理解局部信息；
專業(yè)從任何圖像集合中學(xué)習(xí)；
DINOv2 得預(yù)訓(xùn)練版本已經(jīng)可用，并專業(yè)在一系列任務(wù)上媲美 CLIP 和 OpenCLIP。
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2304.07193.pdf
項(xiàng)目鏈接：https://dinov2.metademolab/
論文概覽
學(xué)習(xí)非特定任務(wù)得預(yù)訓(xùn)練表示已成為自然語言處理得標(biāo)準(zhǔn)。大家專業(yè)「按原樣」使用這些功能（無需微調(diào)），并且它們?cè)谙掠稳蝿?wù)上得表現(xiàn)明顯優(yōu)于特定任務(wù)模型得性能。這一成功的益于使用幫助目標(biāo)對(duì)大量原始文本進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，例如語言建模或詞向量，這些不需要監(jiān)督。
隨著 NLP 領(lǐng)域發(fā)生這種范式轉(zhuǎn)變，預(yù)計(jì)類似得「基礎(chǔ)」模型將出現(xiàn)在計(jì)算機(jī)視覺中。這些模型應(yīng)該生成在任何任務(wù)上「開箱即用」得視覺特征，無論是在圖像極品（例如圖像分類）還是像素極品（例如分割）。
這些基礎(chǔ)模型有很大希望專業(yè)集中在文本引導(dǎo)（text-guided）得預(yù)訓(xùn)練上，即使用一種文本監(jiān)督得形式來指導(dǎo)特征得訓(xùn)練。這種形式得文本引導(dǎo)預(yù)訓(xùn)練限制了專業(yè)保留得有關(guān)圖像得信息，因?yàn)闃?biāo)題僅近似于圖像中得豐富信息，并且更精細(xì)、復(fù)雜得像素級(jí)信息專家無法通過此監(jiān)督被發(fā)現(xiàn)。此外，這些圖像敬請(qǐng)關(guān)注碼器需要已經(jīng)對(duì)齊好得文本 - 圖像語料庫，不能提供其文本對(duì)應(yīng)物得靈活性，也就是說不能僅從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。
文本引導(dǎo)預(yù)訓(xùn)練得替代方法是自監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中特征僅從圖像中學(xué)習(xí)。這些方法在概念上更接近語言建模@前置任務(wù)，并且專業(yè)在圖像和像素極品捕獲信息。然而，盡管它們有專家去學(xué)習(xí)通用特征，但自監(jiān)督學(xué)習(xí)得大部分效果提升都是在小型精敬請(qǐng)關(guān)注數(shù)據(jù)集 ImageNet1k 得預(yù)訓(xùn)練背景下取的得。一些研究人員已經(jīng)嘗試將這些方法擴(kuò)展到 ImageNet-1k 之外得一些努力，但他們專注于未經(jīng)篩選得數(shù)據(jù)集，這通常會(huì)導(dǎo)致性能質(zhì)量顯著下降。這是由于缺乏對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性得控制，而數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性對(duì)于產(chǎn)生良好得結(jié)果至關(guān)重要。
在這項(xiàng)工作中，研究者探討了如果在大量精敬請(qǐng)關(guān)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，自監(jiān)督學(xué)習(xí)是否有專家去學(xué)習(xí)通用得視覺特征。它們重新審視了現(xiàn)有得在圖像和 patch 極品學(xué)習(xí)特征得判別性自監(jiān)督方法，例如 iBOT，并在更大數(shù)據(jù)集下重新考慮他們得一些設(shè)計(jì)選擇。研究者得大多數(shù)技術(shù)貢獻(xiàn)都是猥瑣在擴(kuò)展模型和數(shù)據(jù)大小時(shí)穩(wěn)定和加速判別性自監(jiān)督學(xué)習(xí)而量身定制得。這些改進(jìn)使他們方法得速度提升到了類似得判別性自監(jiān)督方法得 2 倍左右，需要得內(nèi)存減少到了后者得 1/3，使他們能夠利用更長得訓(xùn)練和更大得 batch size。
關(guān)于預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，他們構(gòu)建了一個(gè)自動(dòng) pipeline ，用于從大量未經(jīng)篩選得圖像集合中過濾和重新平衡數(shù)據(jù)集。這個(gè)靈感來自 NLP 中使用得 pipeline ，其中使用數(shù)據(jù)相似性而不是外部元數(shù)據(jù)，并且不需要手動(dòng)注釋。在處理圖像時(shí)得一個(gè)主要困難是重新平衡概念并且要避免在一些主導(dǎo)模式下出現(xiàn)過擬合。在這項(xiàng)工作中，樸素聚類方法專業(yè)頂級(jí)地解決此問題，研究人員們收集了一個(gè)由 142M 圖像組成得小而多樣化得語料庫來驗(yàn)證他們得方法。
最后，研究者們提供了各種預(yù)訓(xùn)練得視覺模型，稱為 DINOv2，在他們得數(shù)據(jù)上使用不同得視覺 Transformer（ViT）架構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練。他們發(fā)布了所有模型和代碼，以在任何數(shù)據(jù)上重新訓(xùn)練 DINOv2。在擴(kuò)展時(shí)，他們?cè)趫D像和像素極品得各種計(jì)算機(jī)視覺基準(zhǔn)測(cè)試上驗(yàn)證了 DINOv2 得質(zhì)量，如圖 2 所示。最后研究者們的出結(jié)論，單獨(dú)得自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練是學(xué)習(xí)可遷移凍結(jié)特征得良好候選者，可媲美蕞好得公開可用得弱監(jiān)督模型。
數(shù)據(jù)處理
研究者通過從大量未篩選得數(shù)據(jù)中檢索與多個(gè)精敬請(qǐng)關(guān)注數(shù)據(jù)集中得圖像接近得圖像來組裝他們得精敬請(qǐng)關(guān)注 LVD-142M 數(shù)據(jù)集。他們?cè)谡撐闹薪榻B了數(shù)據(jù)管道中得主要組成部分，包括精選 / 未篩選得數(shù)據(jù)源、圖像重復(fù)數(shù)據(jù)刪除步驟和檢索系統(tǒng)。整條 pipeline 不需要任何元數(shù)據(jù)或文本，直接處理圖像，如圖 3 所示。請(qǐng)讀者參閱附錄 A，了解有關(guān)模型方法得更多詳細(xì)信息。
圖 3：數(shù)據(jù)處理得 pipeline 概述。來自精敬請(qǐng)關(guān)注和非精敬請(qǐng)關(guān)注得數(shù)據(jù)源得圖像首先被映射到嵌入。然后，非精敬請(qǐng)關(guān)注得圖像在與標(biāo)準(zhǔn)圖像匹配之前對(duì)重復(fù)數(shù)據(jù)刪除。由此產(chǎn)生得組合通過自監(jiān)督檢索系統(tǒng)進(jìn)一步豐富擴(kuò)充了初始數(shù)據(jù)集。
判別性自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練
研究人員通過一種判別性得自監(jiān)督方法學(xué)習(xí)他們得特征，該方法專業(yè)看作是 DINO 和 iBOT 損失得結(jié)合，并以 SwAV 為中心。他們還添加了一個(gè)正則化器來傳播特征和一個(gè)簡(jiǎn)短得高分辨率訓(xùn)練階段。
高效實(shí)現(xiàn)
他們考慮了幾項(xiàng)改進(jìn)，以在更大范圍內(nèi)訓(xùn)練模型。使用 PyTorch 2.0 在 A100 GPU 上訓(xùn)練模型，該代碼也可與用于特征提取得預(yù)訓(xùn)練模型一起使用。模型得詳細(xì)信息在附錄表 17 中。在相同得硬件下，與 iBOT 實(shí)現(xiàn)相比，DINOv2 代碼僅使用 1/3 得內(nèi)存，運(yùn)行速度提高到了前者得 2 倍。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
在本節(jié)中，研究者將介紹新模型在許多圖像理解任務(wù)上得實(shí)證評(píng)估。他們?cè)u(píng)估了全局和局部圖像表示，包括類別和實(shí)例級(jí)識(shí)別、語義分割、單目深度預(yù)測(cè)和動(dòng)作識(shí)別。
ImageNet 分類
其他圖像和視頻分類基準(zhǔn)
實(shí)例識(shí)別
密集識(shí)別任務(wù)
定性結(jié)果
