DINOv3, yüksek çözünürlüklü görüntü özellikleri sunan ve birçok yerleşik yoğun tahmin görevinde özel çözümleri aşan, son derece gelişmiş bir kendinden denetimli bilgisayarla görme modelidir.
Teknoloji şirketi Meta'nın araştırma bölümü, yapay zeka ve artırılmış gerçeklik teknolojileri geliştiren Meta AI, kendiliğinden denetimli öğrenme kullanarak yüksek kaliteli görsel özellikler oluşturmak için eğitilmiş, en son teknolojiye sahip, genel amaçlı bir bilgisayar görüşü modeli olan DINOv3'ü tanıttı (SSL). İlk kez, tek bir dondurulmuş görsel omurgası, nesne tespiti ve anlamsal segmentasyon da dahil olmak üzere birden fazla yerleşik yoğun tahmin görevinde uzmanlaşmış modelleri geçiyor.
DINOv3, etiketli verilere ihtiyaç duymadan, eğitim süresini ve kaynak gereksinimlerini azaltarak 1.7 milyar görüntü ve 7 milyar parametreye ölçeklenmesine olanak tanıyan gelişmiş SSL yöntemleri aracılığıyla bu performansı elde eder. Bu etiket gerektirmeyen yaklaşım, anotasyonların sınırlı, maliyetli veya mevcut olmadığı uygulamalar için modeli uygun hale getirir. Örneğin, uydu görüntüleri üzerinde önceden eğitilmiş DINOv3 omurgaları, yaprak alanı yüksekliği tahmini gibi aşağı akış görevlerinde güçlü sonuçlar göstermiştir.
Modelin, sağlık, çevresel izleme, otonom araçlar, perakende ve üretim gibi sektörlerde mevcut uygulamaları geliştirmesi ve yenilerini mümkün kılması bekleniyor ve büyük ölçekli görsel anlayışta artan doğruluk ve verimlilik sunuyor.
DINOv3, MAXAR görüntüleri üzerinde eğitilmiş uydu odaklı bir omurga da dahil olmak üzere, ticari bir lisans altında tam set açık kaynaklı omurgalar ile piyasaya sürülüyor. Araştırmacıların sonuçları yeniden üretmesine ve genişletmesine olanak tanımak amacıyla bir alt küme aşağı akış değerlendirme başlıkları da paylaşılıyor. DINOv3 ile hemen çalışmaya başlamaları için topluluğa örnek defterler ve ayrıntılı belgeler sağlanmaktadır.
DINOv3: Kendinden Denetimli Öğrenme ile Yüksek Etkili Uygulamaların Kilidini Açma
Meta AI'ye göre, DINOv3, kendinden denetimli öğrenmede önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir (SSL) ve ilk kez SSL modellerinin zayıf denetimli modellerin performansını geniş bir görev setinde aşabileceğini göstermektedir. Önceki DINO sürümleri, segmentasyon ve monoküler derinlik tahmini gibi yoğun tahmin görevlerinde güçlü sonuçlar elde etmesine rağmen, DINOv3 bu temelin üzerine inşa edilmekte ve daha yüksek performans seviyelerine ulaşmaktadır.
DINOv3, orijinal DINO algoritmasını, metadata girişi gereksinimini ortadan kaldırarak, önceki yaklaşımlardan daha az eğitim hesaplama kullanarak geliştirir ve yine de yüksek performanslı görsel temel modeller üretir. DINOv3'teki iyileştirmeler, model ağırlıkları donmuş kalsa bile nesne tespiti gibi aşağı akış görevlerinde en son teknoloji sonuçlar elde edilmesini sağlar, bu da görev spesifik ince ayar gereksinimini ortadan kaldırır ve daha çok yönlü ve verimli uygulama olanağı tanır.
DINO metodolojisi belirli bir görüntü türüne bağlı olmadığından, etiketlemenin maliyetli veya pratik olmadığı çeşitli alanlarda uygulanabilir. Önceki sürümler, DINOv2 gibi, histoloji, endoskopi ve görüntüleme dahil olmak üzere tıbbi uygulamalar için büyük miktarda etiketlenmemiş veriden yararlanmıştır. Uydu ve havadan görüntülemede, veri hacmi ve karmaşıklığı manuel etiketlemeyi imkansız hale getirdiğinden, DINOv3 birden fazla uydu kaynağına uygulanabilen tek bir temel modelin eğitilmesine olanak tanır ve çevresel izleme, kentsel planlama ve afet yanıtı gibi daha geniş kullanım senaryolarını destekler.
DINOv3, pratik etki göstermeye başlamıştır. Dünya Kaynaklar Enstitüsü (WRI), modeli ormansızlaşmayı izlemek ve restorasyon çabalarını yönlendirmek için kullanmaktadır, böylece yerel grupların ekosistemleri daha iyi korumasına olanak tanımaktadır. Uydu görüntülerini analiz ederek ağaç kaybını ve arazi kullanımındaki değişiklikleri tespit eden DINOv3, iklim finansmanı doğrulamasının doğruluğunu artırmakta, işlem maliyetlerini düşürmekte ve küçük, yerel projelere fon sağlamayı hızlandırmaktadır. Bir örnekte, uydu ve hava görüntüleri üzerinde eğitim verilmiş DINOv3 kullanarak, Kenya'nın bir bölgesinde ağaç kanopi yüksekliğini ölçmedeki ortalama hatayı 4,1 metreden 1,2 metreye düşürmüştür; bu da WRI'nin binlerce çiftçi ve koruma girişimine destek sağlamasını daha etkili bir şekilde ölçeklendirmesine olanak tanımaktadır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Meta, Ölçeklenebilir ve Yüksek Hassasiyetli Görsel Analiz İçin Gelişmiş Kendiliğinden Denetimli Görüş Modeli DINOv3'ü Tanıttı
Kısaca
DINOv3, yüksek çözünürlüklü görüntü özellikleri sunan ve birçok yerleşik yoğun tahmin görevinde özel çözümleri aşan, son derece gelişmiş bir kendinden denetimli bilgisayarla görme modelidir.
Teknoloji şirketi Meta'nın araştırma bölümü, yapay zeka ve artırılmış gerçeklik teknolojileri geliştiren Meta AI, kendiliğinden denetimli öğrenme kullanarak yüksek kaliteli görsel özellikler oluşturmak için eğitilmiş, en son teknolojiye sahip, genel amaçlı bir bilgisayar görüşü modeli olan DINOv3'ü tanıttı (SSL). İlk kez, tek bir dondurulmuş görsel omurgası, nesne tespiti ve anlamsal segmentasyon da dahil olmak üzere birden fazla yerleşik yoğun tahmin görevinde uzmanlaşmış modelleri geçiyor.
DINOv3, etiketli verilere ihtiyaç duymadan, eğitim süresini ve kaynak gereksinimlerini azaltarak 1.7 milyar görüntü ve 7 milyar parametreye ölçeklenmesine olanak tanıyan gelişmiş SSL yöntemleri aracılığıyla bu performansı elde eder. Bu etiket gerektirmeyen yaklaşım, anotasyonların sınırlı, maliyetli veya mevcut olmadığı uygulamalar için modeli uygun hale getirir. Örneğin, uydu görüntüleri üzerinde önceden eğitilmiş DINOv3 omurgaları, yaprak alanı yüksekliği tahmini gibi aşağı akış görevlerinde güçlü sonuçlar göstermiştir.
Modelin, sağlık, çevresel izleme, otonom araçlar, perakende ve üretim gibi sektörlerde mevcut uygulamaları geliştirmesi ve yenilerini mümkün kılması bekleniyor ve büyük ölçekli görsel anlayışta artan doğruluk ve verimlilik sunuyor.
DINOv3, MAXAR görüntüleri üzerinde eğitilmiş uydu odaklı bir omurga da dahil olmak üzere, ticari bir lisans altında tam set açık kaynaklı omurgalar ile piyasaya sürülüyor. Araştırmacıların sonuçları yeniden üretmesine ve genişletmesine olanak tanımak amacıyla bir alt küme aşağı akış değerlendirme başlıkları da paylaşılıyor. DINOv3 ile hemen çalışmaya başlamaları için topluluğa örnek defterler ve ayrıntılı belgeler sağlanmaktadır.
DINOv3: Kendinden Denetimli Öğrenme ile Yüksek Etkili Uygulamaların Kilidini Açma
Meta AI'ye göre, DINOv3, kendinden denetimli öğrenmede önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir (SSL) ve ilk kez SSL modellerinin zayıf denetimli modellerin performansını geniş bir görev setinde aşabileceğini göstermektedir. Önceki DINO sürümleri, segmentasyon ve monoküler derinlik tahmini gibi yoğun tahmin görevlerinde güçlü sonuçlar elde etmesine rağmen, DINOv3 bu temelin üzerine inşa edilmekte ve daha yüksek performans seviyelerine ulaşmaktadır.
DINOv3, orijinal DINO algoritmasını, metadata girişi gereksinimini ortadan kaldırarak, önceki yaklaşımlardan daha az eğitim hesaplama kullanarak geliştirir ve yine de yüksek performanslı görsel temel modeller üretir. DINOv3'teki iyileştirmeler, model ağırlıkları donmuş kalsa bile nesne tespiti gibi aşağı akış görevlerinde en son teknoloji sonuçlar elde edilmesini sağlar, bu da görev spesifik ince ayar gereksinimini ortadan kaldırır ve daha çok yönlü ve verimli uygulama olanağı tanır.
DINO metodolojisi belirli bir görüntü türüne bağlı olmadığından, etiketlemenin maliyetli veya pratik olmadığı çeşitli alanlarda uygulanabilir. Önceki sürümler, DINOv2 gibi, histoloji, endoskopi ve görüntüleme dahil olmak üzere tıbbi uygulamalar için büyük miktarda etiketlenmemiş veriden yararlanmıştır. Uydu ve havadan görüntülemede, veri hacmi ve karmaşıklığı manuel etiketlemeyi imkansız hale getirdiğinden, DINOv3 birden fazla uydu kaynağına uygulanabilen tek bir temel modelin eğitilmesine olanak tanır ve çevresel izleme, kentsel planlama ve afet yanıtı gibi daha geniş kullanım senaryolarını destekler.
DINOv3, pratik etki göstermeye başlamıştır. Dünya Kaynaklar Enstitüsü (WRI), modeli ormansızlaşmayı izlemek ve restorasyon çabalarını yönlendirmek için kullanmaktadır, böylece yerel grupların ekosistemleri daha iyi korumasına olanak tanımaktadır. Uydu görüntülerini analiz ederek ağaç kaybını ve arazi kullanımındaki değişiklikleri tespit eden DINOv3, iklim finansmanı doğrulamasının doğruluğunu artırmakta, işlem maliyetlerini düşürmekte ve küçük, yerel projelere fon sağlamayı hızlandırmaktadır. Bir örnekte, uydu ve hava görüntüleri üzerinde eğitim verilmiş DINOv3 kullanarak, Kenya'nın bir bölgesinde ağaç kanopi yüksekliğini ölçmedeki ortalama hatayı 4,1 metreden 1,2 metreye düşürmüştür; bu da WRI'nin binlerce çiftçi ve koruma girişimine destek sağlamasını daha etkili bir şekilde ölçeklendirmesine olanak tanımaktadır.