包括蒸餾后更小的模型（ViT-B 、

因而，內窺鏡及醫學印象等方向的確診與科研工作。使它成為此類運用的抱負挑選。在競賽劇烈的下流使命（如在凍住權重條件下的方針檢測）中 ，但這樣的大模型關于許多實踐運用來說并不實踐。展現出對場景結構和物理特點的深刻了解 。還能推行到那些標示極端困難或本錢昂揚的范疇 。

項目地址 ：https://github.com/facebookresearch/dinov3

悉數checkpoint：https://huggingface.co/collections/facebook/dinov3-68924841bd6b561778e31009

DINOv3亮點如下
：

SSL支撐在無需標簽的情況下對含17億張圖畫 、不需求任何元數據輸入，B 、Meta訓出70億參數「視覺巨獸」DINOv3 ，

DINOv3已在實踐國際產生了影響 。適用于標示資源稀缺的場景，

憑仗這些全新改善 ，

因為無需微調 ，自動駕駛、但這次所需練習算力僅為以往辦法的一小部分
，DINOv3可生成強壯且高分辨率的圖畫特征。在多個基準測驗中改寫或迫臨最佳作用！完結更精準