DINOv2 是一种视觉 Transformer，通过自监督方式在 1.42 亿张图像的数据集中训练，旨在提供最佳的图像特征或嵌入，适用于图像分类、图像分割和深度估计等下游任务。该模型在图像特征提取方面表现出色，为多种计算机视觉任务提供了强大的底层表示。本文将提供一个基于 DINOv2 的自定义数据集分割教程，以期帮助读者了解如何在实际项目中应用这一技术。

首先，让我们深入理解 DINOv2 的基本概念。图 1 展示了 DINOv2 的工作流程概览，其中提到的核心是使用冻结的 DINOv2 骨干网络进行训练。在语义分割场景下，模型输出的 logits 会映射到每个像素的预测类别，其形状为 (batch_size, num_classes, height, width)。

为了确保代码的可靠性，我们在执行过程中发现并修正了教程中的两个错误。在安装必要的库后，我们开始加载数据集，使用 Foodseg 数据集作为示例。接着，我们创建了一个 PyTorch 数据集，对图像进行随机调整大小、裁剪以及颜色通道归一化处理，以确保所有训练图像具有相同的固定分辨率。这一过程涉及到使用 Albumentations 库，但其他库如 Torchvision 或 Kornia 也同样适用。

创建 PyTorch 数据加载器后，我们定义了模型，其中包括 DINOv2 骨干网络和一个线性分类器。DINOv2 产生的 patch embeddings 为每个图像 patch 提供了嵌入向量，对于 448 像素分辨率和具有 14×14 分辨率的 DINOv2 模型，我们得到 1024 个 patches，输出张量形状为 (batch_size, 1024, 768)。通过重塑和应用 1x1 卷积核的线性层，我们将 patch embeddings 转换为 (batch_size, num_labels, height, width) 的 logits 张量，适用于语义分割任务。

训练模型一个周期后，我们得到了模型的评估结果，平均 IOU 达到了 0.37。通过随机选择的结果展示，进一步验证了模型在实际应用中的性能。通过本文的教程，读者可以深入了解 DINOv2 的应用，并在自定义数据集分割任务中实现这一技术。

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文章来源：天狐定制

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