In this article, we modify the DINOv3 model for object detection and train in on the Pascal VOC detection dataset. We discuss the model creation, training, and inference in detail.
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تم تعديل نموذج DINOv3 لاكتشاف الكائنات وتدريبه على مجموعة بيانات اكتشاف Pascal VOC. هذا التطور مهم لأنه يعزز قدرات نموذج DINOv3 في التعرف على الكائنات وتصنيفها داخل الصور، وهو أمر حاسم لمجموعة متنوعة من التطبيقات في الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر.

El modelo DINOv3 ha sido modificado para la detección de objetos y entrenado en el conjunto de datos de detección Pascal VOC. Este desarrollo es significativo ya que mejora las capacidades del modelo DINOv3 para reconocer y clasificar objetos en imágenes, lo cual es crucial para diversas aplicaciones en inteligencia artificial y visión por computadora.

Le modèle DINOv3 a été modifié pour la détection d'objets et entraîné sur le jeu de données de détection Pascal VOC. Ce développement est significatif car il améliore les capacités du modèle DINOv3 à reconnaître et classer des objets dans des images, ce qui est crucial pour diverses applications en intelligence artificielle et vision par ordinateur.

The DINOv3 model has been modified for object detection and trained on the Pascal VOC detection dataset. This development is significant as it enhances the capabilities of the DINOv3 model in recognizing and classifying objects within images, which is crucial for various applications in artificial intelligence and computer vision.

Object Detection with DINOv3

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<img src="https://spectrum.ieee.org/media-library/image.png?id=62207104&width=980"/> AI is transforming industries – but only if your infrastructure can deliver the speed, efficiency, and scalability your use cases demand. How do you ensure your systems meet the unique challenges of AI workloads?In this essential ebook, you’ll discover how to:<ul><li>Right-size infrastructure for chatbots, summarization, and AI agents</li><li>Cut costs + boost speed with dynamic batching and KV caching</li><li>Scale seamlessly using parallelism and Kubernetes</li><li>Future-proof with NVIDIA tech – GPUs, Triton Server, and advanced architectures</li></ul><a href="https://content.knowledgehub.wiley.com/unlock-the-full-potential-of-ai-with-optimized-inference-infrastructure/" target="_blank">Download this free whitepaper now!</a>

تقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل الصناعات، ولكن البنية التحتية الفعالة ضرورية لتحقيق الأداء الأمثل. يوضح هذا الكتاب الإلكتروني استراتيجيات لتعزيز أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تحسين البنية التحتية لتطبيقات مثل الدردشة الآلية، واستخدام التجميع الديناميكي والتخزين المؤقت KV لتقليل التكاليف، واستغلال تقنيات مثل وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA وKubernetes للتوسع.

La IA está revolucionando diversas industrias, pero una infraestructura efectiva es crucial para un rendimiento óptimo. Este ebook describe estrategias para mejorar las cargas de trabajo de IA, incluyendo la optimización de la infraestructura para aplicaciones como chatbots, el uso de agrupamiento dinámico y almacenamiento en caché KV para reducir costos, y la utilización de tecnologías como GPUs de NVIDIA y Kubernetes para la escalabilidad.

L'IA transforme diverses industries, mais une infrastructure efficace est cruciale pour des performances optimales. Cet ebook présente des stratégies pour améliorer les charges de travail de l'IA, notamment l'optimisation de l'infrastructure pour des applications comme les chatbots, l'utilisation de l'optimisation dynamique et du caching KV pour réduire les coûts, et l'exploitation de technologies telles que les GPU NVIDIA et Kubernetes pour la scalabilité.

AI is revolutionizing various industries, but effective infrastructure is crucial for optimal performance. This ebook outlines strategies to enhance AI workloads, including optimizing infrastructure for applications like chatbots, utilizing dynamic batching and KV caching to reduce costs, and leveraging technologies like NVIDIA GPUs and Kubernetes for scalability.

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arXiv:2511.10894v1 Announce Type: new 
Abstract: This paper proposes a competitive and computationally efficient approach to probabilistic rainfall nowcasting. A video projector (V-JEPA Vision Transformer) associated to a lightweight probabilistic head is attached to a pre-trained satellite vision encoder (DINOv3\text{-}SAT493M) to map encoder tokens into a discrete empirical CDF (eCDF) over 4-hour accumulated rainfall. The projector-head is optimized end-to-end over the Continuous Ranked Probability Score (CRPS). As an alternative, 3D-UNET baselines trained with an aggregate Rank Probability Score and a per-pixel Gamma-Hurdle objective are used. On the Weather4Cast 2025 benchmark, the proposed method achieved a promising performance, with a CRPS of 3.5102 (CRPS), which represents $\approx$26\% in effectiveness gain against the best 3D-UNET.

تقدم الورقة المعنونة 'DINOv3 كترميز مجمد لتوقعات الأمطار الاحتمالية الموجهة نحو CRPS' نهجًا جديدًا لتوقعات الأمطار الاحتمالية. يدمج المشروع الفيديو (V-JEPA Vision Transformer) مع رأس احتمالي خفيف ومشفر رؤية فضائية مدرب مسبقًا (DINOv3-SAT493M) لإنشاء نموذج يتنبأ بالأمطار على مدى أربع ساعات. حققت الطريقة درجة CRPS تبلغ 3.5102، مما يمثل تحسنًا بنسبة 26% مقارنة بأفضل نموذج 3D-UNET الموجود في معيار Weather4Cast 2025.

El artículo titulado 'DINOv3 como un codificador congelado para la predicción probabilística de lluvias orientada al CRPS' presenta un enfoque novedoso para la predicción probabilística de lluvias. Integra un proyector de video (V-JEPA Vision Transformer) con una cabeza probabilística ligera y un codificador de visión satelital preentrenado (DINOv3-SAT493M) para crear un modelo que predice la lluvia durante un período de cuatro horas. El método logró un puntaje de puntuación de probabilidad continua clasificada (CRPS) de 3.5102, lo que representa una mejora del 26% sobre el mejor modelo 3D-UNE…

L'article intitulé 'DINOv3 comme encodeur gelé pour la prévision probabiliste des pluies orientée CRPS' propose une nouvelle approche pour la prévision probabiliste des pluies. Il intègre un projecteur vidéo (V-JEPA Vision Transformer) avec une tête probabiliste légère et un encodeur de vision par satellite pré-entraîné (DINOv3-SAT493M) pour créer un modèle qui prédit les pluies sur une période de quatre heures. La méthode a atteint un score de probabilité continue classée (CRPS) de 3.5102, marquant une amélioration de 26 % par rapport au meilleur modèle 3D-UNET existant sur le benchmark Weath…

The paper titled 'DINOv3 as a Frozen Encoder for CRPS-Oriented Probabilistic Rainfall Nowcasting' presents a novel approach to probabilistic rainfall forecasting. It integrates a video projector (V-JEPA Vision Transformer) with a lightweight probabilistic head and a pre-trained satellite vision encoder (DINOv3-SAT493M) to create a model that predicts rainfall over a four-hour period. The method achieved a Continuous Ranked Probability Score (CRPS) of 3.5102, marking a 26% improvement over the best existing 3D-UNET model on the Weather4Cast 2025 benchmark.

DINOv3 as a Frozen Encoder for CRPS-Oriented Probabilistic Rainfall Nowcasting

In this article, we modify the DINOv3 backbone with RetinaNet head for object detection. We train the model on the Pascal VOC dataset and carry out inference.
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يتناول المقال تعديل هيكل DINOv3 مع رأس RetinaNet لاكتشاف الأشياء. تم تدريب النموذج باستخدام مجموعة بيانات Pascal VOC، وتم إجراء استدلال لتقييم أدائه.

El artículo discute la modificación de la estructura DINOv3 con una cabeza RetinaNet para la detección de objetos. El modelo fue entrenado utilizando el conjunto de datos Pascal VOC y se realizó una inferencia para evaluar su rendimiento.

L'article traite de la modification de l'architecture DINOv3 avec une tête RetinaNet pour la détection d'objets. Le modèle a été entraîné en utilisant le jeu de données Pascal VOC, et une inférence a été réalisée pour évaluer ses performances.

The article discusses the modification of the DINOv3 backbone with a RetinaNet head for object detection. The model was trained using the Pascal VOC dataset, and inference was conducted to evaluate its performance.

Object Detection with DINOv3

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