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实体 SigLIP2 SO400M

SigLIP2 SO400M

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  1. TOOL · CL_134277 ·

    DINOv2 在细粒度分类任务中表现逊于 SigLIP

    一位正在进行关于细粒度汽车分类的学士论文的 Reddit 用户发现,当 DINOv2 Giant 模型被用作 k-NN 分类的冻结编码器时,其表现明显不如 SigLIP2 SO400M。尽管使用了 L2 归一化嵌入,DINOv2 的准确率仅为 41%,而 SigLIP2 的准确率高达 92%。该用户怀疑通过自监督训练的 DINOv2 可能需要一个训练过的头部才能胜任细粒度任务,而像 SigLIP 这样的对比学习模型则不需要,并正在寻求…