DINOv2以外の一般目的基盤モデルを使用する場合、その性能はモデルの特性に大きく依存します。一般的な基盤モデルは、大規模なデータセットで事前にトレーニングされた汎用的な特徴表現を学習することを目的としています。したがって、これらのモデルはさまざまなタスクやデータに対して転移学習が可能であり、特定のタスクにおいても優れた性能を発揮する可能性があります。ただし、特定の画像セグメンテーションタスクにおいて、DINOv2よりも性能が向上するかどうかは、そのモデルの特性やタスクの複雑さによって異なります。さらなる実験や比較研究が必要です。