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Pré-entraîner un backbone NVDINOv2 v1.0.0

Utilisez cette ressource pour pré-entraîner un backbone de vision transformer sans étiquettes avec TAO

Nouveau

  • 567 téléchargements
  • 155 mentions J'aime
  • 110 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install self-supervised-vit-pretraining-tao

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 rédige la spécification d'entraînement, lance l'auto-distillation enseignant-élève, puis exporte ou distille le backbone obtenu et vérifie son inférence. Il explique aussi la conversion TensorRT.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Pré-entraîner un backbone NVDINOv2 »

Caractéristiques

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

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : actions, exigences et erreurs courantes
  • references/spec_template_train.yaml : modèle de spécification d'entraînement
  • references/tao-deploy-nvdinov2.md : déploiement TensorRT

Pour qui

  • Vous voulez des caractéristiques visuelles générales sans étiquettes
  • Vous voulez un backbone pour un détecteur en aval

Pas pour qui

    Étiquettes

    • nvdinov2
    • auto-supervisé
    • vision transformer
    • tao
    • backbone

    À propos

    Vous dites

    « Pré-entraîne un backbone ViT sur mes images non étiquetées avec TAO. »

    Carte de la skill « Pré-entraîner un backbone NVDINOv2 »

    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 pré-entraîner un backbone de vision transformer sans étiquettes avec TAO
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • BENCHMARK.md7,1 Ko
    • config/skillspector-baseline.yaml0,8 Ko
    • evals/evals.json0,8 Ko
    • LICENSE11,3 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/skill_info.yaml3 Ko
    • references/spec_template_deploy_gen_trt_engine.yaml0,5 Ko
    • references/spec_template_distill.yaml2,2 Ko
    • references/spec_template_export.yaml2,4 Ko
    • references/spec_template_inference.yaml2,3 Ko
    • references/spec_template_train.yaml2,2 Ko
    • references/tao-deploy-nvdinov2.md4 Ko
    • references/tao-deploy-nvdinov2.skill_info.yaml1,6 Ko
    • schemas/distill.schema.json41,3 Ko
    • schemas/export.schema.json44,1 Ko
    • schemas/inference.schema.json44,3 Ko
    • schemas/manifest.json12,7 Ko
    • schemas/train.schema.json41,3 Ko
    • skill-card.md4,2 Ko
    • SKILL.md12,3 Ko
    • skill.oms.sig7,9 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    nvidia
    Source
    github.com/nvidia/skills/tree/ca116d60beafe1b4459f0ab790b7b450912c56b0/skills/tao-train-nvdinov2
    Licence
    Apache-2.0

    Notice

    « tao-train-nvdinov2 » (nvidia, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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