arXiv · cs.AI· Samyak Rawlekar·· 4 天前AI 评分29
Part-DINO：用图像结构补充 DINO 特征以实现部件发现
Complementing DINO Features with Image Structure for Part Discovery
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Samyak Rawlekar
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32293v1
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AI 导读
Part-DINO 是一个免训练部件发现框架，将低层图像分割得到的边界与 DINO 的语义特征结合，先按边界划分图像区域、池化区域内 DINO 特征再聚类发现部件。论文指出 DINO 特征因 ViT 刚性 patch 网格导致跨边界 patch 熵更高、分配置信度更低，边界模糊。在 CUB、CelebA、PartImageNet-OOD、PartImageNet-Seg 四个基准上，Part-DINO 超越免训练基线，并与弱监督、无监督方法保持竞争力。
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