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论文笔记：DINO - Emerging Properties in Self-Supervised . . .
我们进一步验证DINO和ViT之间的协同（synergy），方法（vit-base with small patches）在image-net 线性分类top-1 Acc达到80 1%超过之前的自监督features。我们也在convnets下（ResNet）验证了DINO。最后，文章讨论了不同情景下DINO 在有限的计算和内存资源下ViT中的应用。
GroundingDINO算是多模态大模型吗？大模型应该怎么定义？
第二章：白话拆解Grounding DINO 的架构要理解 Grounding DINO 的“超能力”，就得深入它的“五脏六腑”看看。想象一下 Grounding DINO 是一个高效的“图文信息处理工厂”，它主要由以下几个核心部门（模块）组成： 1、图像（Image Backbone）: 职责：负责接收输入的图片，并从中提取出丰富的视觉特征
ComfyUl ？Segment Anything G-Dino模型加载器报错 . . .
G-Dino模型加载器stat: path should be string, bytes, os PathLike or integer, not NoneType
Comment soigner plus rapidement ses dinos sur le forum Survival . . .
Plus la stats de bouffe d'un dino est élevée, plus il se regen quand il mange Monter la bouffe du daeodon sert à le faire heal plus longtemps, mais aussi augmenter puissance de son heal
MM-Grounding-DINO | 大家好，MMDet 3. 3. 0 版本发布了 . . .
MM-Grounding-DINO | 大家好，MMDet 3 3 0 版本发布了，本版本提出了 MM-Grounding-DINO。其不仅作为 Grounding DINO 的开源复现版，MM-Grounding-DINO 基于重新构建的数据类型出发，在探索了不同数据集组合和初始…
深度学习论文上的注意力可视化话图怎么来？ - 知乎
泻药。自从DINO被提出后，注意力图的可视化瞬间成为热点。这篇tutorial就来讨论一下训练完Transformer后，如何可视化注意力图。典型的注意力图例子如下图：
请问Ultralytics框架下的比较新的detr有哪些？ - 知乎
适配：MMDetection 训练 + Ultralytics 部署 Sparse DETR (2022) 特点：可学习稀疏化，计算高效适配：需自行实现适配建议训练：用 MMDetection 或原论文代码推理：导出 ONNX TensorRT，用 Ultralytics 加载或直接 PyTorch + ByteTrack 优先选 DINO-DETR （性能最强），资源少可试 Deformable
开集目标检测最强模型Grounding DINO 1. 6震撼发布！支持 . . .
Grounding DINO 1 6 Edge 进一步优化了面向端侧设备的模型架构。在不损失性能的同时，推理速度较 1 5 Edge 模型提升了 40%。 Grounding DINO 1 6 具备了指令微调能力，在只有少量标注图像训练时，比 Y…