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DINOv3 也能抓异常？看 AD-DINOv3 如何精准发现微小缺陷（附源代码地址）

异常检测一直是计算机视觉领域里的“老大难”：你得在大规模数据里，揪出那些“不合群”的小缺陷。

在工业质检和医疗诊断等领域，异常检测是保障质量与安全的关键环节。然而，传统的监督方法需要为每一类异常提供大量标注样本，成本高昂。因此，能够识别任意新类别异常的“零样本异常检测”（Zero-Shot Anomaly Detection, ZSAD）技术，因其高可

近年来，一个引人入胜的现象是，先进的AI视觉模型在处理图像时，其内部的表征（representations）与人脑的神经活动惊人地相似。但这背后深层的驱动力是什么？是模型架构、训练数据，还是训练时长？为了解开这个谜题，来自Meta AI和巴黎高等师范学院的研究

DINOv3是Meta推出的自监督视觉骨干网络，最大的亮点是你可以把整个backbone冻住不动，只训练一个很小的任务头就能在各种密集预测任务上拿到SOTA结果。这对实际工程应用来说意义重大，因为大部分时候我们并不想重新训练一个几十亿参数的模型。

DINOv3是Meta推出的自监督视觉骨干网络，最大的亮点是你可以把整个backbone冻住不动，只训练一个很小的任务头就能在各种密集预测任务上拿到SOTA结果。这对实际工程应用来说意义重大，因为大部分时候我们并不想重新训练一个几十亿参数的模型。

无需人工标注，吞下17亿张图片，Meta用自监督学习炼出「视觉全能王」！NASA已将它送上火星，医疗、卫星、自动驾驶领域集体沸腾。

DINOv3的主要创新使用了自我监督学习，无需标注数据就能大幅度降低训练所需要的时间和算力资源。并且与前一代相比，DINOv3的训练数据大12倍扩大至17亿张图像以及大7倍的70亿参数。