SimDINO 借助编码比率正则化简化DINO并提升性能

本文介绍了一种简化DINO和DINOv2训练流程的方法,通过编码率正则化提升模型性能。该方法提出SimDINO和SimDINOv2模型,减少了复杂的调整步骤和超参数设置,实验结果表明新模型在多种下游任务中性能优于原版模型,并且对不同设计选择表现出更强的鲁棒性。

AVSS 2025征稿启动!第21届IEEE高级视觉与信号系统国际会议

AVSS 2025是IEEE高级视觉与信号系统国际会议的第21届盛会,探讨图像和视频分析中的AI、机器学习算法鲁棒性、隐私性和公平性问题。地点中国台湾台南,时间2025年8月11日-13日,索引SCOPUS,欢迎访问官网了解更多详情。

热议:为什么 DeepSeek 出来后,国产其他大模型的集体失声了,以前都号称很强的?

MLNLP是国内外知名的人工智能社区,致力于推动自然语言处理与机器学习领域的交流与发展。2025年出现的DeepSeek模型通过技术革新颠覆了行业现状,展示了技术实力和成本优势。