基于DINOv3预训练ConvNext的箭靶检测实践

2026年10月19日，r/MachineLearning 用户 BrashBunyip 分享了一项箭靶检测实践：其采用 DINOv3 预训练的 ConvNext 模型进行箭靶检测，在测试集上 F1 达到 96.6%，整图正确率为 80.5%，即无漏检、无误检。作者称该项目耗时约一个月，期间对比了多种骨干网络：ImageNet 预训练的 ResNet 表现不错，纯 ViT 表现较差，ConvNext DINOv3 效果最佳。该分享还涉及箭靶检测与配准的模型选型、数据构建和坐标校正流程。截至当前，该事件仅有这一篇主报道，尚无后续跟进报道，因此上述指标与对比结论均来自作者自述，未见独立验证。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。