Hacker News Digest

Тег: #imagenet

Постов: 1

DINOv3 (github.com)

DINOv3 — PyTorch-реализация и модели от Facebook Research.
Репозиторий содержит код, веса и примеры для самостоятельного обучения и дообучения.

Ключевые возможности

  • Архитектура ViT: поддержка разных размеров (Small, Base, Large, Giant).
  • Предобученные веса: ImageNet-22k, ImageNet-1k, SAM, COCO, ADE20k.
  • Zero-shot классификация и сегментация без дообучения.
  • Лёгкое дообучение: скрипты для классификации, детекции, сегментации.

Установка

git clone https://github.com/facebookresearch/dinov3
cd dinov3
pip install -r requirements.txt

Быстрый старт

from dinov3 import DinoVisionTransformer, load_pretrained

model = load_pretrained("dinov3_vitb14")
features = model.extract_features(image)

Лицензия

MIT (код) + CC-BY-NC 4.0 (веса).

by reqo • 14 августа 2025 г. в 20:02 • 158 points

Оригинал • HN

#pytorch#vit#facebook-research#imagenet#self-supervised-learning#computer-vision#machine-learning#deep-learning#github

Комментарии (28)

  • Meta выпустила DINOv3 — самонадзорную модель зрения, обученную на 1,2 млрд изображений и выдающую плотные эмбеддинги без дообучения.
  • Для спутниковых снимков появилась специальная версия, что радует специалистов по аэро- и спутниковым данным.
  • Модель можно использовать как прямую замену DINOv2 в существующих пайплайнах (см. примеры в репозитории и ноутбуках).
  • Лицензия новая и более ограниченная, чем Apache 2.0 у DINOv2; доступ требует регистрации и одобрения Meta.
  • Сообщество отмечает высокое качество эмбеддингов, но разочаровано коммерческой лицензией.