DeFM深度基础模型论文更新至v2并开源权重

Manthan Patel 等研究者发布并开源了 DeFM——一个完全基于深度图像训练的自监督基础模型，其预训练权重可直接用于基于深度的机器人学习，无需针对具体任务微调。论文已获 IEEE Transactions on Robotics 条件接收。 DeFM 在 60M 深度图像数据集上通过 DINO 式自蒸馏目标学习几何与语义表征，并采用新的输入归一化策略保持跨尺度的度量感知。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。