GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Adapter un backbone DINOv3 sans étiquettes v1.0.0
Utilisez cette ressource pour adapter un backbone DINOv3 public à votre domaine à partir d'images non étiquetées
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install dinov3-self-supervised-adaptationSans 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 loginL'agent rédige la spécification d'entraînement, lance l'auto-distillation enseignant-élève, puis convertit et exporte le point de contrôle de l'enseignant pour les tâches en aval. Il couvre les réglages en haute résolution et en multi-GPU.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- Apache-2.0
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Compatible avec- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- SKILL.md : procédure et champs essentiels
- references/dinov3-recipes.md : recettes d'entraînement
- references/dinov3-method.md : méthode d'entraînement
Pour qui
- Vous avez beaucoup d'images de votre domaine sans étiquettes
- Vous voulez un backbone adapté avant d'entraîner un détecteur
Pas pour qui
Étiquettes
- dinov3
- auto-supervisé
- backbone
- tao
- adaptation
À propos
Vous dites
« Adapte un backbone DINOv3 à mes images industrielles, sans étiquettes. »
Skill publiée par nvidia sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de adapter un backbone DINOv3 public à votre domaine à partir d'images non étiquetées
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- BENCHMARK.md7,2 Ko
- config/skillspector-baseline.yaml1 Ko
- evals/evals.json2,3 Ko
- LICENSE11,3 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/dinov3-method.md2,3 Ko
- references/dinov3-recipes.md3 Ko
- references/skill_info.yaml3,6 Ko
- references/spec_template_convert.yaml2,7 Ko
- references/spec_template_export.yaml2,6 Ko
- references/spec_template_inference.yaml2,4 Ko
- references/spec_template_train_highres.yaml3,4 Ko
- references/spec_template_train.yaml4 Ko
- schemas/convert.schema.json57,8 Ko
- schemas/export.schema.json58,7 Ko
- schemas/inference.schema.json58,8 Ko
- schemas/manifest.json20,5 Ko
- schemas/train.schema.json55,8 Ko
- skill-card.md4,8 Ko
- SKILL.md9 Ko
- skill.oms.sig7,8 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- nvidia
- Source
- github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-train-dinov3
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« tao-train-dinov3 » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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