AIKraft/AI/Войти
AIKraft/Skills/TAO обучение DINO

TAO обучение DINO

DINO (DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes) for 2D object detection. Transformer-based detector with denoising training, multi-scale features, and optional distillation support. Use when training, evaluating, exporting, distilling, quantizing, or running inference for a TAO DINO detector. Trigger phrases include

nvidia official Другое

Что делает навык

DINO (DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes) — это детектор объектов на основе трансформера с обучением с шумом, многомасштабными признаками и опциональной поддержкой дистилляции. Он предназначен для обучения, оценки, экспорта, дистилляции, квантования или инференса 2D-детектора TAO DINO.

Когда применять

  • Обучение модели детекции объектов с использованием предварительно обученных весов остовной сети (например, ResNet-50 ImageNet).
  • Оценка качества обученной модели детектора DINO на тестовых данных.
  • Экспорт модели для последующего развертывания или использования в других средах.
  • Применение дистилляции знаний для сжатия или улучшения модели.
  • Квантование модели для оптимизации производительности или уменьшения размера.

Как работает

  1. Убедитесь, что сессия инициализирована плагином TAO skill bank; если нет, запустите навык tao-setup для проверки хоста, учетных данных и межскилловой совместимости.
  2. Настройте пути к весам: установите model.pretrained_backbone_path для остовной сети или train.pretrained_model_path для полной модели.
  3. Выберите действие: обучение, оценка, экспорт, дистилляция, квантование или инференс в соответствии с задачей.
  4. Для развертывания через TAO Deploy TensorRT сначала ознакомьтесь с файлом references/tao-deploy-dino.md.
  5. Используйте шаблоны спецификаций из папки references/ с префиксом spec_template_deploy_*.yaml для настройки развертывания.

Примеры запросов агенту

Обучи модель DINO для детекции объектов на моем датасете, используя предварительно обученный бэкбон ResNet-50.
Оцени точность текущей модели DINO на валидационной выборке.
Экспортиру обученную модель DINO в формат, совместимый с TAO Deploy для генерации TensorRT-движка.

Что понадобится

  • Инициализация сессии через плагин TAO skill bank (или запуск навыка tao-setup).
  • Наличие предварительно обученных весов остовной сети (например, ResNet-50 ImageNet) или полной модели.
  • Доступ к файлам справки в папке references/, включая tao-deploy-dino.md и шаблоны спецификаций развертывания.

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 05.10.2026.

Как подключить

1Скачать навык
# возьмите папку навыка «tao-train-dino» из репозитория: # https://github.com/nvidia/skills
2Положить папку с SKILL.md к навыкам ассистента
# положите папку навыка туда, где ассистент ищет skills: cp -r tao-train-dino/ ~/.claude/skills/tao-train-dino/

Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.