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繼零樣本分割一切的SAM，Meta又迅速開源DINOv2模型，不需微調(diào)即可用于多種下游任務(wù)，DEMO網(wǎng)址：https://dinov2.metademolab.com/。DINOv2能產(chǎn)生高性能的視覺特征，用于不同下游視覺任務(wù)如分類、分割、圖像檢索和深度估計(jì)，不需要微調(diào)。DINOv2蒸餾成小模型后效果依然優(yōu)秀，在多個(gè)參數(shù)規(guī)模下測試，能在大部分測試基準(zhǔn)上超過之前最好的模型OpenCLIP。
　　DINOv2的創(chuàng)新點(diǎn)和優(yōu)秀性能來源于使用圖像自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式訓(xùn)練。DINOv2的模型結(jié)構(gòu)基于(Vision Transformer，VIT）。此前許多視覺模型使用圖像和文本配對數(shù)據(jù)做預(yù)訓(xùn)練，Meta認(rèn)為該方法依賴于文本描述圖像的語義內(nèi)容，會忽略文本描述中未明確提及的重要信息，因此Meta構(gòu)建了一個(gè)大型數(shù)據(jù)集，先設(shè)置一組種子圖像，然后尋找和這些種子圖像的編碼距離接近的圖像進(jìn)行聚類。雖然圖像沒有文字標(biāo)注，但模型可以通過圖像之間的關(guān)聯(lián)來學(xué)到圖像特征，克服了文本對圖像描述不夠全面的局限性。
　　DINOv2性能優(yōu)秀，開源后可多方面賦能AI產(chǎn)業(yè)。1）DINOv2不需要微調(diào)即可勝任完成圖生文前期任務(wù)，提升整個(gè)方案的泛化能力，為后續(xù)識別的泛化能力提高打下基礎(chǔ)。2）DINOv2能蒸餾成小模型還有較好效果，便于在各種邊緣場景及本地化落地。3）DINOv2可以為大語言模型提供豐富的圖像特征，加速多模態(tài)人工智能的發(fā)展。
　　多模態(tài)提升空間巨大，技術(shù)進(jìn)步速度超預(yù)期，將落地千行百業(yè)。當(dāng)前多模態(tài)的輸入輸出主要是文本、圖像和音頻，應(yīng)用場景包括智能辦公，如智能PPT和其他office套件，此外多模態(tài)在AI繪畫、AI音樂創(chuàng)作以及看圖寫稿等AIGC方向也有廣泛應(yīng)用。1~5年內(nèi)，隨著多模態(tài)的發(fā)展帶來AI泛化能力提升，通用視覺、通用機(jī)械臂、通用物流搬運(yùn)機(jī)器人、行業(yè)服務(wù)機(jī)器人、真正的智能家居會進(jìn)入生活。未來5～10年內(nèi)，結(jié)合復(fù)雜多模態(tài)方案的大模型有望具備完備的與世界交互的能力，在通用機(jī)器人、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域得到應(yīng)用。
　　建議關(guān)注：算力產(chǎn)業(yè)鏈公司及大華股份、?？低?、云從科技、千方科技、商湯科技、螢石網(wǎng)絡(luò)等。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：AI技術(shù)迭代不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)；經(jīng)濟(jì)下行超預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)；行業(yè)競爭加劇風(fēng)險(xiǎn)。