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以 ImageNet 水平成本访问视觉基础模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究比较了四种视觉基础模型，发现DINO V2在各种数据集和适应方法上始终优于其他模型，特别在语义分割任务上表现出色。研究揭示了在少样本语义分割情境中特征提取的关键作用，强调了稳健特征提取器的重要性。
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关键要点
- 研究比较了四种视觉基础模型：DINO V2、Segment Anything、CLIP、Masked AutoEncoders 和 ResNet50。
- DINO V2在各种数据集和适应方法上始终优于其他模型，特别是在语义分割任务上表现出色。
- 各种适配器方法表现相似，选择稳健特征提取器比适应技术本身的复杂性更为重要。
- 研究揭示了在少样本语义分割情境中特征提取的关键作用。
- 此研究为少样本语义分割领域的视觉基础模型比较性能提供了宝贵见解。
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