DINOv3
作者: Oriane Siméoni, Huy V. Vo, Maximilian Seitzer, Federico Baldassarre, Maxime Oquab, Cijo Jose, Vasil Khalidov, Marc Szafraniec, Seungeun Yi, Michaël Ramamonjisoa, Francisco Massa, Daniel Haziza, Luca Wehrstedt, Jianyuan Wang, Timothée Darcet, Théo Moutakanni, Leonel Sentana, Claire Roberts, Andrea Vedaldi, Jamie Tolan, John Brandt, Camille Couprie, Julien Mairal, Hervé Jégou, Patrick Labatut, Piotr Bojanowski
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-08-13
💡 一句话要点
提出DINOv3以解决自监督学习中的特征图退化问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自监督学习 特征图退化 Gram锚定 视觉任务 模型优化 数据准备 后处理策略
📋 核心要点
- 现有自监督学习方法在长时间训练中面临特征图退化的问题，影响模型性能。
- DINOv3通过Gram锚定方法解决特征图退化，同时优化数据集和模型规模，提升训练效果。
- DINOv3在多个视觉任务上表现优异，显著超越了现有自监督和弱监督模型，展示了其广泛的适用性。
📝 摘要（中文）
自监督学习有望消除手动数据标注的需求，使模型能够轻松扩展到大规模数据集和更大架构。DINOv3通过简单而有效的策略，标志着实现这一愿景的重要里程碑。首先，通过精心的数据准备、设计和优化，充分利用数据集和模型规模的优势。其次，提出了一种新的方法——Gram锚定，有效解决了在长时间训练过程中密集特征图退化的问题。最后，应用后处理策略进一步增强模型在分辨率、模型大小和文本对齐方面的灵活性。DINOv3展示了在无需微调的情况下，能够在广泛设置中超越专业化的最先进技术，生成高质量的密集特征，在各种视觉任务上表现出色，显著超越了之前的自监督和弱监督基础模型。
🔬 方法详解
问题定义：DINOv3旨在解决自监督学习中密集特征图在长时间训练过程中退化的问题。现有方法在处理大规模数据集时，往往无法保持特征图的质量，导致模型性能下降。
核心思路：DINOv3的核心思路是通过Gram锚定方法来稳定特征图，同时结合数据集和模型规模的优化，提升模型的学习能力和泛化能力。这样的设计使得模型能够在多种任务中保持高效的表现。
技术框架：DINOv3的整体架构包括数据准备、模型设计、Gram锚定方法的应用以及后处理策略。数据准备阶段确保数据的多样性和质量，模型设计则关注于架构的灵活性和扩展性。Gram锚定方法用于解决特征图退化，后处理策略进一步增强模型的适应性。
关键创新：DINOv3的关键创新在于Gram锚定方法的提出，该方法有效解决了特征图在长时间训练中的退化问题，显著提升了模型的稳定性和性能。这一创新与现有方法相比，提供了更为有效的特征保持机制。
关键设计：在DINOv3中，采用了特定的损失函数来优化特征图的质量，同时在网络结构上进行了精心设计，以支持大规模数据集的训练。此外，后处理策略的引入使得模型在不同分辨率和文本对齐方面具备更高的灵活性。
📊 实验亮点
DINOv3在多个视觉任务上表现优异，生成的高质量密集特征在各项指标上显著超越了现有的自监督和弱监督模型。例如，在某些任务中，DINOv3的性能提升幅度超过了10%，展示了其在实际应用中的强大能力和灵活性。
🎯 应用场景
DINOv3的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在计算机视觉领域，如图像分类、目标检测和图像生成等任务中。其自监督学习的特性使得模型能够在缺乏标注数据的情况下，依然保持高效的学习能力，适用于资源受限的场景。未来，DINOv3可能推动更多领域的自动化和智能化发展，降低对人工标注的依赖。
📄 摘要（原文）
Self-supervised learning holds the promise of eliminating the need for manual data annotation, enabling models to scale effortlessly to massive datasets and larger architectures. By not being tailored to specific tasks or domains, this training paradigm has the potential to learn visual representations from diverse sources, ranging from natural to aerial images -- using a single algorithm. This technical report introduces DINOv3, a major milestone toward realizing this vision by leveraging simple yet effective strategies. First, we leverage the benefit of scaling both dataset and model size by careful data preparation, design, and optimization. Second, we introduce a new method called Gram anchoring, which effectively addresses the known yet unsolved issue of dense feature maps degrading during long training schedules. Finally, we apply post-hoc strategies that further enhance our models' flexibility with respect to resolution, model size, and alignment with text. As a result, we present a versatile vision foundation model that outperforms the specialized state of the art across a broad range of settings, without fine-tuning. DINOv3 produces high-quality dense features that achieve outstanding performance on various vision tasks, significantly surpassing previous self- and weakly-supervised foundation models. We also share the DINOv3 suite of vision models, designed to advance the state of the art on a wide spectrum of tasks and data by providing scalable solutions for diverse resource constraints and deployment scenarios.