Maak kennis met DINOv3: self-supervised learning voor beeld op ongekende schaal Introducing DINOv3: Self-supervised learning for vision at unprecedented scale

DINOv3 is een geavanceerd computervisionmodel, getraind met self-supervised learning (SSL), dat krachtige beeldkenmerken in hoge resolutie oplevert. Voor het eerst presteert één bevroren vision-backbone beter dan gespecialiseerde oplossingen op meerdere al lang bestaande dense prediction-taken. Lees hier meer: https://ai.meta.com/blog/dinov3-self-supervised-vision-model/?utm_source=youtube&utm_medium=organic_social&utm_content=video&utm_campaign=dinov3 Een paar hoogtepunten van DINOv3: 1️⃣SSL maakt training op 1,7 miljard afbeeldingen met 7 miljard parameters mogelijk zonder labels, en ondersteunt zo situaties met weinig annotaties, zoals satellietbeelden 2️⃣Levert uitstekende kenmerken in hoge resolutie en toonaangevende prestaties op dense prediction-taken 3️⃣Breed inzetbaar voor allerlei visietaken en domeinen, allemaal met een bevroren backbone (geen fine-tuning nodig) 4️⃣ Inclusief kleinere gedistilleerde modellen (ViT-B, ViT-L) en ConvNeXt-varianten voor flexibiliteit bij de inzet Om innovatie en samenwerking in de computervisioncommunity te stimuleren, brengen we DINOv3 uit onder een commerciële licentie, met een complete set voorgetrainde modellen, adapters, trainings- en evaluatiecode en (nog veel!) meer. Je vindt ze hier: https://github.com/facebookresearch/dinov3 -- Abonneer je: https://www.youtube.com/aiatmeta?sub_confirmation=1 Lees meer over ons werk: https://ai.meta.com Volg ons op Twitter: https://twitter.com/aiatmeta Volg ons op Facebook: https://www.facebook.com/aiatmeta Kom in contact via LinkedIn: https://www.linkedin.com/showcase/aiatmeta/ Meta wil de wereld samenbrengen door AI verder te ontwikkelen, betekenisvolle en veilige ervaringen mogelijk te maken en open onderzoek te doen.

DINOv3 is a state-of-the-art computer vision model trained with self-supervised learning (SSL) that produces powerful, high-resolution image features. For the first time, a single frozen vision backbone outperforms specialized solutions on multiple long-standing dense prediction tasks. Learn more here: https://ai.meta.com/blog/dinov3-self-supervised-vision-model/?utm_source=youtube&utm_medium=organic_social&utm_content=video&utm_campaign=dinov3 A few highlights of DINOv3: 1️⃣SSL enables 1.7B-image, 7B-param training without labels, supporting annotation-scarce scenarios including satellite imagery 2️⃣Produces excellent high-resolution features and state-of-the art performance on dense prediction tasks 3️⃣Versatile application across vision tasks and domains, all with a frozen backbone (no fine-tuning required) 4️⃣ Includes distilled smaller models (ViT-B, ViT-L) and ConvNeXt variants for deployment flexibility To help foster innovation and collaboration in the computer vision community, we’re releasing DINOv3 under a commercial license with a full suite of pre-trained models, adapters, training and evaluation code, and (much!) more. Find them here: https://github.com/facebookresearch/dinov3 -- Subscribe: https://www.youtube.com/aiatmeta?sub_confirmation=1 Learn more about our work: https://ai.meta.com Follow us on Twitter: https://twitter.com/aiatmeta Follow us on Facebook: https://www.facebook.com/aiatmeta Connect with us on LinkedIn: https://www.linkedin.com/showcase/aiatmeta/ Meta focuses on bringing the world together by advancing AI, powering meaningful and safe experiences, and conducting open research.