问小创
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能不能找一找细粒度图像检索领域的论文，技术路径是dinov2和LoRA就行
我找到几篇符合DINOv2+LoRA技术路径的细粒度图像检索/细粒度视觉任务相关的论文和研究哦，你可以参考下：
【医学场景细粒度图像检索】《提高基础模型在胃肠道内镜图像中的图像检索性能》（2025年12月）
这篇就是典型的细粒度检索应用，核心方案是用DINOv2提取通用的纹理、几何特征，搭配LoRA低秩适配微调，只需要训练0.615M参数量就能让计算效率提升92倍，最终在胃肠道内镜的细粒度解剖位、病变检索任务上Recall@1达到97.71%，mAP96.74%，性能比传统CNN架构高12-18个百分点。
链接：https://www.ebiotrade.com/newsf/2025-12/20251219172339353.htm
【农业细粒度视觉检索/分类】《农业视觉基础模型：DINOv2与知识蒸馏在作物病害及杂草识别中的创新应用》（2025年8月，发表于Computers and Electronics in Agriculture）
针对作物叶片、病斑这类细粒度农业图像，研究用DINOv2提取多尺度特征后搭配LoRA微调，在小规模杂草叶片数据集上的分类/检索准确率比传统ImageNet预训练模型高15.2%，还能适配边缘设备部署。
链接：https://m.ebiotrade.com/newsf/2025-8/20250823082426013.htm
【DINOv2基础原始论文】《DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision》（2023年Meta团队出品）
这是DINOv2的开山之作，你如果要做相关研究可以先吃透这篇的基础原理，论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.07193.pdf
如果你需要特定场景（比如通用物体、零售商品、遥感图像这类）的相关细分论文，也可以告诉我哦，我再帮你找更精准的~
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