DinoTwins: Combining DINO and Barlow Twins for Robust, Label-Efficient Vision Transformers

📄 arXiv: 2508.17509v1 📥 PDF

作者: Michael Podsiadly, Brendon K Lay

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-08-24

💡 一句话要点

提出DinoTwins以解决标签效率低下的问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自监督学习 标签效率 视觉变换器 冗余减少 蒸馏学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在自监督学习中对标注数据的依赖较高，限制了其在资源受限环境中的应用。
  2. 论文提出将DINO的自蒸馏策略与Barlow Twins的冗余减少目标相结合，以提高模型的标签效率。
  3. 实验结果显示，混合模型在损失和分类准确性上与DINO相当，同时在特征表示和语义分割能力上有所提升。

📝 摘要（中文）

训练AI模型理解图像而无需昂贵的标注数据仍然是一个挑战。本文结合了DINO（教师-学生学习）和Barlow Twins（冗余减少）两种技术，创建了一种在标签和计算资源较少的情况下表现更好的模型。尽管DINO和Barlow Twins在自监督学习中各自表现出色，但各自也存在局限性——DINO对某些增强可能敏感，而Barlow Twins通常需要过大的批量以适应消费级硬件。通过将Barlow Twins的冗余减少目标与DINO的自蒸馏策略相结合，我们旨在利用它们的互补优势。我们在MS COCO数据集上训练了一个混合模型，仅使用10%的标注数据进行线性探测，并评估其与单独DINO和Barlow Twins实现的性能。初步结果表明，结合方法在损失和分类准确性上与DINO相当，同时保持强大的特征表示能力。注意力可视化进一步表明混合模型在语义分割能力上有所改善。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自监督学习中对标注数据的高依赖性问题，现有方法如DINO和Barlow Twins各自存在对增强敏感和批量需求大的不足。

核心思路：通过结合DINO的教师-学生学习机制与Barlow Twins的冗余减少目标，论文提出了一种新的混合模型，旨在提高模型在少量标注数据下的学习效率。

技术框架：该方法的整体架构包括两个主要模块：DINO的自蒸馏模块和Barlow Twins的冗余减少模块。模型首先通过自蒸馏学习生成特征，然后利用冗余减少目标优化特征表示。

关键创新：最重要的创新在于将两种自监督学习方法的优点结合，形成了一种新的训练策略，显著提高了模型在资源受限环境下的标签效率。

关键设计：在参数设置上，模型使用了较小的批量大小以适应消费级硬件，同时优化了损失函数以平衡自蒸馏和冗余减少的目标。

📊 实验亮点

实验结果表明，混合模型在损失和分类准确性上与DINO相当，同时在特征表示能力上表现出色。具体而言，模型在使用10%标注数据的情况下，达到了与全量DINO相似的性能，且在语义分割任务中表现出更强的能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉中的图像分类、目标检测和语义分割等任务，尤其适用于资源受限的环境，如移动设备和边缘计算。通过提高标签效率，该方法能够降低训练成本，促进自监督学习在实际应用中的推广。

📄 摘要（原文）

Training AI models to understand images without costly labeled data remains a challenge. We combine two techniques--DINO (teacher-student learning) and Barlow Twins (redundancy reduction)--to create a model that learns better with fewer labels and less compute. While both DINO and Barlow Twins have independently demonstrated strong performance in self-supervised learning, each comes with limitations--DINO may be sensitive to certain augmentations, and Barlow Twins often requires batch sizes too large to fit on consumer hardware. By combining the redundancy-reduction objective of Barlow Twins with the self-distillation strategy of DINO, we aim to leverage their complementary strengths. We train a hybrid model on the MS COCO dataset using only 10\% of labeled data for linear probing, and evaluate its performance against standalone DINO and Barlow Twins implementations. Preliminary results show that the combined approach achieves comparable loss and classification accuracy to DINO while maintaining strong feature representations. Attention visualizations further suggest improved semantic segmentation capability in the hybrid model. This combined method offers a scalable, label-efficient alternative for training ViTs in resource-constrained environments.