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LingBot-Vision系列模型发布

ModelScope 开源 LingBot-Vision 光学特性系列模型,包含 1B ViT-g 模型和多尺度学生模型。1B ViT-g 在 NYUv2 深度 RMSE 0.296 排名领先 7B DINOv3(0.309),Cityscapes 79.6 -SiGe 87.5 匹配;0.3B V...

twitter关注列表 ModelScope (@ModelScope2022) 发布 2026-07-07 收录 2026-07-07 值得跟进

一句话判断

推出无人工标注的边界感知机制,加速深度学习任务训练效率,可关注边界建模技术在多任务中的应用潜力

核心信息

ModelScope 开源 LingBot-Vision 光学特性系列模型,包含 1B ViT-g 模型和多尺度学生模型。1B ViT-g 在 NYUv2 深度 RMSE 0.296 排名领先 7B DINOv3(0.309),Cityscapes 79.6 -SiGe 87.5 匹配;0.3B ViT-L 学生模型性能接近 7B DINOv3,参数量减少 23 倍。采用掩钩边界建模技术从 scratch 学习边界感知特征,支撑 LingBot-Depth 2.0 扩展训练数据 5 倍至 150M 样本

原始内容

LingBot-Vision is now on ModelScope: a boundary-first vision model series for cleaner depth, segmentation, and video tracking. 🚀 Four checkpoints: LingBot-Vision-Giant/Large/Base/Small 🤖 https://t.co/GXPI6FfWBX 📄 https://t.co/5wlllraB6x 🏆 Dense perception: the 1B ViT-g model reaches 0.296 NYUv2 depth RMSE, ahead of 7B DINOv3 at 0.309; it also matches Cityscapes 79.6 and leads VOC12 at 87.5. ⚡ Four sizes: ViT-g teacher plus ViT-L, ViT-B, and ViT-S students. The 0.3B ViT-L matches 7B DINOv3 on NYUv2, 0.310 vs 0.309, with roughly 23x fewer parameters. 🔬 Tech frame: masked boundary modeling learns boundary-aware visual features from scratch, without human annotations or external edge detectors. 🧠 Downstream backbone: powers LingBot-Depth 2.0, helping scale RGB-D training from 3M to 150M samples and improve depth completion across 14 benchmarks. License: Apache 2.0. ![photo](https://pbs.twimg.com/media/HMmulN0XIAAgEf-.jpg) ![photo](https://pbs.twimg.com/media/HMmulOaXkAArp5l.jpg)

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