【申万宏源tmt-计算机】DINOv2的三大启发：数据+进步+开放+中国优势场景！

🔥Meta再发DINOv2，在CV领域，DINOv2更是SOTA（当前最佳）级别的模型。能在深度估计、语义分割、图像相似性比较等方面实现自监督训练。

#来源是：DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision

https://arxiv.org/abs/2304.07193

#代码是：https://github.com/amusi/CVPR2023-Papers-with-Code

🔥亮点有：

1）自监督学习视觉大模型。不仅会分割，而且会找图像特征。

2）表现上已经与经过弱监督学习的模型性能相当。

3）语义分割、实例分割、深度估计和图像检索等任务都擅长。

4）训练vit模型，并将其提取为较小的模型，这些模型在图像和像素级都超过了可用的最佳通用功能OpenCLIP（Ilharco等，2021）

注：即蒸馏。而剪枝、量化和蒸馏是常见压缩模型方法。

🔥隐含逻辑：

1）再次证明数据场景核心。10亿ViT架构，但DINOv2数据集（相似图片）精心挑选。

2）meta真心力争开放，例如LLaMA，SAM，DINOv2。

3）直接开始赋能部分场景，DINOv2还能被用于改善医学成像、粮食作物生长等

🔥有幸在市场率先指出计算机遍地黄金/aigc重大机会，也指出aigc2.0阶段，收缩到“格局型”标的，cv恰好是国内aigc优势领域，多模态/sam/dinov2等都是证明，这也是适合中国国情+容易落地的大模型，国内可能采用大小模型结合的视觉大模型，迎接gpt4和5！

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