对于几个预先训练的扩散模型,作者研究了网络中执行逆扩散过程马尔可夫步骤的中间激活。结果表明这些激活有效地从输入图像中捕获语义信息,并且似乎是分割问题的出色像素级表示。基于这些观察结果,作者描述了一种简单的分割方法,即使只提供了少量的训练图像也可以使用。 实验结果: 提出的算法在多个数据集上显著优于现有的...
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语义分割的目标是将图像划分为不同的区域,每个区域对应一种特定的对象或类别。然而,传统的语义分割方法通常需要大量的标注数据来训练模型,这在实际应用中可能是一个巨大的挑战。 在ICLR 2022年会上,一种新的基于扩散模型的标签高效语义分割方法被提出。这种方法在数据稀缺的情况下仍能保持出色的性能,为语义分割领域...
1.更好的细节捕捉能力：扩散模型在生成图像时对细节的控制能力超过传统的生成模型。在语义分割中，这意味...
为了解决这个问题,2023年提出了一个名为DifFSS的模型,即基于扩散模型的少样本语义分割方法。本文将对这一模型进行深入探讨,帮助读者理解其工作原理,并分享实际应用中的实践经验。 一、DifFSS模型的工作原理 DifFSS模型的核心思想是利用扩散模型生成辅助图像,从而增加支持集样本的数量。扩散模型是一种生成式AI模型,通过...
在本文中,我们证明了扩散模型也可以作为语义分割的工具,尤其是在标记数据稀少的情况下。特别是,对于几个预训练扩散模型,我们研究了执行反向扩散过程马尔可夫步的网络的中间激活。我们表明,这些激活有效地捕获了输入图像的语义信息,并且似乎是分割问题的优秀像素级表示。基于这些观察,我们描述了一种简单的分割方法,即使只...
本发明属于深度学习语义分割技术领域,具体涉及一种融合扩散模型与转换器的遥感图像语义分割方法,步骤包括获取卫星图像数据集和盆地地区数据集;构建去噪扩散概率模型;构建视觉变压器ViT;基于多头交叉注意力设计多个融合模块,并采用轻量级的多层感知机结构来设置解码器
本文提出了一种称为数据集扩散(Dataset Diffusion)的新方法,整体的pipeline如上图所示,首先将输入的文本提示转换为扩散指导信息,其明确指定了模型扩散过程中所要生成的对象,然后根据扩散生成的语义分割标签以及不确定性感知分割损失训练分割模型,随后就可以使用该分割模型进行推理。作者在Dataset Diffusion中设计了一个类提...