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Boucle DEFT DINOv3 sur pool non étiqueté v1.0.0

Utilisez cette ressource pour sélectionner et réentraîner itérativement des données DINOv3 depuis un pool non étiqueté

Nouveau

  • 456 téléchargements
  • 231 mentions J'aime
  • 126 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install dinov3-active-learning-selection

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent résout le modèle DINOv3, retient le score GRIT pour classer les cibles non étiquetées, puis prépare et fait valider les entrées de la boucle. Il ne code pas l'orchestration : le contrôleur Python gère la boucle et l'état durable.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Boucle DEFT DINOv3 sur pool non étiqueté »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
Apache-2.0

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : démarche, approbation et suivi
  • references/architecture.md : architecture de la boucle
  • references/adapter-contracts.md : contrats d'adaptateurs de score

Pour qui

  • Vous avez beaucoup d'images non étiquetées et voulez choisir celles à annoter
  • Vous voulez un apprentissage actif avec DINOv3 plutôt qu'un simple affinage

Pas pour qui

    Étiquettes

    • dinov3
    • apprentissage actif
    • non étiqueté
    • tao

    À propos

    Vous dites

    « Sélectionne les images les plus utiles dans mon pool non étiqueté avec DINOv3 et le score GRIT. »

    Carte de la skill « Boucle DEFT DINOv3 sur pool non étiqueté »

    Skill publiée par nvidia sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de sélectionner et réentraîner itérativement des données DINOv3 depuis un pool non étiqueté
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • BENCHMARK.md8,1 Ko
    • config/skillspector-baseline.yaml1,4 Ko
    • evals/evals.json4,6 Ko
    • LICENSE11,3 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/adapter-contracts.md27,4 Ko
    • references/architecture.md6,9 Ko
    • references/metrics.schema.json1 Ko
    • references/skill_info.yaml2 Ko
    • references/stage-request.schema.json3,2 Ko
    • references/tao-container-integration.md8,3 Ko
    • references/workflow.schema.json10 Ko
    • skill-card.md5,3 Ko
    • SKILL.md7,5 Ko
    • skill.oms.sig6,4 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    nvidia
    Source
    github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-run-dinov3-ssl-deft
    Licence
    Apache-2.0

    Notice

    « tao-run-dinov3-ssl-deft » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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