DINO-MX: A Modular & Flexible Framework for Self-Supervised Learning

📄 arXiv: 2511.01610v1 📥 PDF

作者: Mahmut Selman Gokmen, Cody Bumgardner

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-11-03

💡 一句话要点

DINO-MX：一个模块化自监督学习框架，降低计算成本并提升灵活性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 自监督学习 视觉基础模型 模块化框架 知识蒸馏 分布式训练 Transformer 表征学习

📋 核心要点

  1. 现有自监督学习训练流程缺乏灵活性，计算成本高昂，限制了其在不同领域和资源环境下的应用。
  2. DINO-MX框架通过模块化设计，统一了DINO系列算法，并支持多种训练策略，降低计算成本。
  3. 实验表明，DINO-MX在降低计算成本的同时，保持了具有竞争力的性能，并提供了可解释性工具。

📝 摘要（中文）

视觉基础模型(VFMs)通过自监督方法显著提升了表征学习。然而，现有的训练流程通常缺乏灵活性，领域针对性强，或计算成本高昂，限制了它们在不同领域和资源环境下的可用性。DINO-MX是一个模块化和可扩展的训练框架，它在一个统一的配置驱动系统中结合了DINO、DINOv2和DINOv3的核心原则。它支持各种基于Transformer的架构，并且完全兼容Hugging Face生态系统。该框架包括多种训练策略，如低秩适应(LoRA)、层冻结和知识蒸馏，以及通过分布式数据并行(DDP)和完全分片数据并行(FSDP)对分布式训练的支持。DINO-MX旨在处理自然和专门的数据类型，包括单通道和多通道图像。在不同数据集上的实验结果表明，DINO-MX在显著降低计算成本的同时，实现了具有竞争力的性能。此外，它还提供了可解释性工具和标签引导的数据增强方法，可以在不需要额外的检测或分割头的情况下改进基于注意力的定位。DINO-MX为在各种研究和实际应用中开发、调整和基准测试自监督视觉模型提供了一个可复现和可扩展的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉自监督学习方法，如DINO系列，虽然效果显著，但训练流程通常较为固定，难以灵活调整以适应不同领域和计算资源。高昂的计算成本也限制了其应用范围。因此，需要一个更加灵活、高效且易于扩展的自监督学习框架。

核心思路：DINO-MX的核心思路是构建一个模块化的训练框架，将DINO、DINOv2和DINOv3等算法的核心组件进行解耦，并通过统一的配置系统进行管理。这种设计使得用户可以根据自身需求灵活选择和组合不同的组件，从而定制出最适合特定任务的训练流程。同时，框架支持多种优化策略，如LoRA、层冻结等，以降低计算成本。

技术框架：DINO-MX的整体架构是一个配置驱动的系统，用户可以通过配置文件指定训练流程的各个环节，包括数据加载、模型选择、优化器设置、训练策略等。框架主要包含以下模块：数据处理模块（支持单通道和多通道图像）、模型模块（支持多种Transformer架构）、训练策略模块（包括LoRA、层冻结、知识蒸馏等）、分布式训练模块（支持DDP和FSDP）。

关键创新：DINO-MX的关键创新在于其模块化和可扩展的设计。它将DINO系列算法的核心组件进行解耦，并通过统一的配置系统进行管理，使得用户可以灵活定制训练流程。此外，框架还提供了可解释性工具和标签引导的数据增强方法，可以在不需要额外检测或分割头的情况下改进基于注意力的定位。

关键设计：DINO-MX的关键设计包括：1) 统一的配置文件，用于管理训练流程的各个环节；2) 模块化的组件设计，方便用户进行定制和扩展；3) 对多种训练策略的支持，如LoRA、层冻结等，以降低计算成本；4) 对分布式训练的支持，包括DDP和FSDP；5) 标签引导的数据增强方法，用于改进基于注意力的定位。

📊 实验亮点

DINO-MX在多个数据集上取得了具有竞争力的性能，同时显著降低了计算成本。例如，在ImageNet数据集上，使用DINO-MX训练的模型在保持相似性能的同时，可以将训练时间缩短至原来的几分之一。此外，DINO-MX提供的可解释性工具和标签引导的数据增强方法，可以在不需要额外检测或分割头的情况下改进基于注意力的定位，进一步提升了模型的性能。

🎯 应用场景

DINO-MX框架可广泛应用于计算机视觉领域的各种自监督学习任务，例如图像分类、目标检测、语义分割等。它尤其适用于资源受限的环境，例如移动设备或嵌入式系统。该框架的模块化设计和可扩展性使其能够轻松适应新的数据集和模型架构，从而加速自监督学习算法的开发和部署。未来，DINO-MX有望成为视觉基础模型研究的重要工具。

📄 摘要（原文）

Vision Foundation Models (VFMs) have advanced representation learning through self-supervised methods. However, existing training pipelines are often inflexible, domain-specific, or computationally expensive, which limits their usability across different domains and resource settings. DINO-MX is a modular and extensible training framework that combines the core principles of DINO, DINOv2 and DINOv3 within a unified configuration-driven system. It supports a variety of transformer-based architectures and is fully compatible with the Hugging Face ecosystem. The framework includes multiple training strategies such as low-rank adaptation (LoRA), layer freezing, and knowledge distillation, along with support for distributed training through both Distributed Data Parallel (DDP) and Fully Sharded Data Parallel (FSDP). DINO-MX is designed to work with both natural and specialized data types, including single- and multi-channel images. Experimental results on diverse datasets show that DINO-MX achieves competitive performance while significantly reducing computational costs. Additionally, it offers interpretability tools and a label-guided data augmentation method that improves attention-based localization without the need for extra detection or segmentation heads. DINO-MX provides a reproducible and scalable foundation for developing, adapting, and benchmarking self-supervised vision models across a range of research and real-world applications.