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LingBot-Vision
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LingBot-Vision 使用掩码边界建模进行自监督预训练
研究人员推出了一种新的自监督预训练方法LingBot-Vision，该方法专注于掩码边界建模。这种方法通过迫使模型重建特定的边界区域而不是随机斑块来提高性能。在评估中，LingBot-Vision 在NYUv2线性探测中取得了0.296的RMSE，优于DINOv3-7B，但在ImageNet分类和ADE20K分割任务上表现落后。该方法提供的权重有四种尺寸，采用Apache-2.0许可证。
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Ant Group发布LingBot-Vision，配备高效的DINO系列骨干网络
Ant Group推出了LingBot-Vision，这是一个基于DINO的新型视觉骨干网络系列，提供四种尺寸。最小的0.3B参数Vision Transformer Large模型，在NYUv2深度估计任务上的表现与参数量多出约23倍的DINOv3-7B相当。虽然旗舰的1.1B参数模型在NYUv2上表现强劲，但在ImageNet分类和KITTI基准测试中落后于DINOv3，并且训练图像数量显著少于DINOv3。