Candle项目新增DINOv2Reg4模型支持

Candle项目最近迎来了一个重要更新，新增了对DINOv2Reg4模型的支持。这一更新由社区贡献者v-espitalier完成，为这个基于Rust的深度学习框架带来了最新的自监督视觉模型能力。

DINOv2是Meta公司提出的新一代自监督视觉模型，相比前代有显著改进。该模型采用了创新的记录机制(record)，能够更好地捕捉图像中的局部和全局特征。论文显示，DINOv2在各种视觉任务上都表现出色，特别是在细粒度分类任务上。

此次新增的DINOv2Reg4实现完全兼容Candle框架，采用纯Rust编写，确保了高性能和内存安全。特别值得一提的是，实现中还包含了从PlantCLEF2024比赛预训练模型加载权重的功能，这对于植物分类等特定领域的应用非常有价值。

技术实现上，这个贡献遵循了Candle项目已有的DINOv2示例代码风格，保持了代码库的一致性。模型加载和推理流程都经过了优化，可以直接用于生产环境。

对于Rust开发者来说，这个更新意味着现在可以在Candle框架中轻松使用最先进的视觉模型，而无需依赖Python生态。这进一步巩固了Candle作为Rust生态中重要深度学习框架的地位。

社区对这一贡献的反应非常积极，相关pull request很快就被合并。这体现了Candle项目对社区贡献的开放态度，也展示了Rust生态在深度学习领域的持续进步。