在深度学习中,我们可以利用Diffusion Model生成图像作为扩充训练集的一部分。具体来说,我们可以先使用Diffusion Model生成一批新的图像,然后将这些图像加入到原始的训练集中,用于训练2D目标检测器或2D图像分类器。由于Diffusion Model生成的图像具有多样性,可以有效地提高模型的鲁棒性和准确性。 以ResNet和YOLO为例,我们可以
datasetVersionNumber=1 本代码遵循典型的 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)框架,整体分为U-Net 模型(用于去噪)、GaussianDiffusion 类(提供前向扩散和反向采样逻辑)以及数据集和训练器等部分。U-Net 负责在不同尺度下对图像特征进行编码与解码,以预测在每个时间步中加入的噪声;GaussianDiffusion 封装了核心...
【导读】CMU发布论文《Effective Data Augmentation With Diffusion Models》,探讨了深度学习中数据增强的重要性,并提出了一种新的数据增强策略,该策略使用预训练的文本到图像的扩散模型(DA-Fusion)来生成真实图像的变体,以提高数据的多样性。 一、简要 数据增强是深度学习中最流行的工具之一,支撑着许多最新进展,包括分...
1. 扩散模型 (Diffusion Model): 这是 Stable Diffusion 的核心，它利用了扩散过程来生成图像。扩散过程指的是将图像逐渐加入噪声，直到图像变得完全不可识别，然后通过反向过程从噪声中恢复出图像。Stable Diffusion 利用一个神经网络来学习这个反向过程，从而根据文本描述生成新的图像。2. 变分自编码器 (Variational A...
This paper introduces Ali-AUG, a novel single-step diffusion model for efficient labeled data augmentation in industrial applications. Our method addresses the challenge of limited labeled data by generating synthetic, labeled images with precise feature insertion. Ali-AUG utilizes a stable diffusion arc...
Data Augmentation:TenCrop,色彩修改。 参考文献:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks AlexNet 的网络结构可以分为两部分:features 和 classifier。 AlexNet 采用了: 卷积、池化、卷积、池化的堆叠方式来提取数据特征, 后面再接上三个全连接层进行分类。 这里,我们可以应用 nn.Sequential 中的...
To address this, we propose a four-stage data augmentation approach that integrates diffusion models to enhance semantic diversity. Our method employs meta-prompts for instruction generation, vision鈥搇anguage models for rich captioning, EO-specific diffusion model fine-tuning, and iterative data ...
()self.model=nn.Sequential(nn.Linear(latent_dim,128),nn.ReLU(True),nn.Linear(128,256),nn.ReLU(True),nn.Linear(256,512),nn.ReLU(True),nn.Linear(512,1024),nn.ReLU(True),nn.Linear(1024,28*28),nn.Tanh())defforward(self,z):img=self.model(z)img=img.view(img.size(0),1,28,28...
The problem you want to solve.Choose a model that is known to work well for your specific task. For example, use transformers for language tasks and NeRFs for 3D scenes. The amount and quality of your data.Transformers need lots of good data to work well, while VAEs work better with...
2023/12 ID-Blau ID-Blau: Image Deblurring by Implicit Diffusion-based reBLurring AUgmentationJia-Hao Wu, Fu-Jen Tsai, Yan-Tsung Peng, Chung-Chi Tsai, Chia-Wen Lin, Yen-Yu Lin CVPR2024 Paper/Code 2023/05 HI-Diff Hierarchical Integration Diffusion Model for Realistic Image DeblurringZheng Chen...