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基于 DINOv2 的自监督学习进行少样本医学图像分割
利用 DINOv2 的特征提取能力，我们提出了一种新的方法来进行少样本分割，不仅提高了性能，还为更强大和适应性更强的医学图像分析铺平了道路。
PDF4 months ago
医学影像分类中 ImageNet 预训练深度学习模型与 DINOv2 的比较分析
DINOv2 对于临床数据的性能较 ImageNet 预训练模型较弱，但在公共数据集中表现出色，尤其是在使用冻结机制时。小型化的 DINOv2 模型在不同任务中表现相似，适用于医学图像分类任务并节省资源。
PDF5 months ago
具有通用性的视觉增强学习与分割模型
SAM-G 通过利用 Segment Anything Model (SAM) 的分割能力，结合 DINOv2 和 SAM 的图像特征，为视觉强化学习代理提供高质量的遮罩图像，显著改善了视觉泛化能力，并在 DMControl 和 Adroi
PDF6 months ago
关于医学图像分析的通用视觉基础模型：基于 DINOv2 的放射学基准实验研究
本研究全面评估了基于自学习的 DINOv2 模型在放射学领域的应用，通过超过 100 个实验在不同模态下进行疾病分类和器官分割等任务，发现 DINOv2 在分割任务中表现优越，在疾病分类中具有竞争力的结果。这些发现为优化医学影像的预训练策略
PDF7 months ago
基于稳健 DINO 特征的多任务图像修复
我们引入 DINO-IR，一种新颖的多任务图像修复方法，利用从 DINOv2 提取的稳健特征，通过使用浅层特征捕捉低级图像特征、深层特征保证鲁棒语义表征且不敏感于退化、并使用专门的组件进行特征集成，包括多层语义融合模块、DINO-Resto
PDF7 months ago
FoundPose: 基于基础特征的未知物体姿态估计
利用 FoundPose 方法可以从单个 RGB 图像中准确估计看不见的刚性物体的 6D 姿态，方法基于 DINOv2 模型实现泛化能力强，通过 DINOv2 基于词袋模型快速检索相似模板，从而建立 2D-3D 对应，最后通过特征度量优化姿
PDF7 months ago
视觉地点识别的最优输运聚合
通过 SALAD 方法，利用 DINOv2 作为 backbone，优化了视觉地点识别任务，提高了描述符的质量，并在公共 VPR 数据集中超越了单阶段和双阶段方法。
PDF7 months ago