* 题目: Focus on Query: Adversarial Mining Transformer for Few-Shot Segmentation* PDF: arxiv.org/abs/2311.1762* 作者: Yuan Wang,Naisong Luo,Tianzhu Zhang* 其他: Accepted to NeurIPS 2023* 相关: github.com/Wyxdm/AMNet* 题目: CLiSA: A Hierarchical Hybrid Transformer Model using Orthogonal Cross...
题目:DifFUSER: Diffusion Model for Robust Multi-Sensor Fusion in 3D Object Detection and BEV Segmentation 名称:DifFUSER:3D目标检测和BEV分割中鲁棒多传感器融合的扩散模型 论文:arxiv.org/abs/2404.0462 代码: 单位:蒙纳士大学、湖南大学 DiffYOLO 题目:DiffYOLO: Object Detection for Anti-Noise via YOLO an...
我们学过中心极限定理:无论原始数据的分布如何,只要样本量足够大,这些样本均值的分布将近似为正态分布。我们再回过头看看,为什么我们能从一个高斯分布,通过diffusion model 还原出clear image,甚至是segmentation mask,depth等等表达,都是因为我们的源头是一个包含了所有可能分布的总和啊! DDPM 我会通过尽可能简单的语言...
语义分割 diffusion model语义分割(semantic segmentation)是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它的主要目标是将图像中的每个像素划分到对应的语义类别中。在语义分割任务中,我们需要同时实现像素级别的分类和定位,使得每个像素都能被准确地分配到相应的类别中。语义分割在许多实际应用中发挥着重要作用,比如自动驾驶、医学...
28、CosmicMan: A Text-to-Image Foundation Model for Humans 提出CosmicMan,一种用于生成高保真人体图像的文本到图像基础模型。与当前困在人体图像质量和文本-图像不对齐困境中的通用基础模型不同,CosmicMan能够生成具有细致外貌、合理结构和精确文本-图像对齐的逼真人体图像,同时还提供详细的密集描述。CosmicMan关键在于...
3、Open-vocabulary Object Segmentation with Diffusion Models 本文的目标是从预训练文本到图像扩散模型中提取视觉语言对应关系,以分割图的形式,即同时生成图像和分割掩模,描述文本提示中相应的视觉实体。 (i)将现有的扩散模型与一种新的基于定位的模块配对,只需要少量目标类别的训练可以使扩散模型的视觉和文本嵌入空间...
在两个图像和四个视频数据集上测试了 unsupervised object segmentation,compositional generation,这些算是一个合格的 object-centric model 的立身之本; 在Physion 数据集上测试了 video prediction,VQA 的性能,证明 SlotDiffusion 学习到的 object-centric representation(slot)是足够有信息量的,可以帮助下游任务; ...
To this end, we cover extensive applications of diffusion models in the medical domain, including image-to-image translation, reconstruction, registration, classification, segmentation, denoising, 2/3D generation, anomaly detection, and other medically-related challenges. Furthermore, we emphasize the ...
1、DDP: Diffusion Model for Dense Visual Prediction 提出一种简单、高效但功能强大的基于条件扩散流程(density visual predictions)的框架。方法采用“噪声到分割图”(noise-to-map)的生成范式进行预测,通过逐步从随机高斯分布中去除噪声来引导图像生成。这种方法称为DDP,无需特定于任务的设计和架构定制,易于推广到大...
首先回顾一下全景分割的设定。全景分割(PS,Panoptic Segmentation)的 task format 不同于经典的语义分割,它要求每个像素点都必须被分配给一个语义标签(stuff、things 中的各个语义)和一个实例 id。具有相同标签和 id 的像素点属于同一目标;对于 stuff 标签,不需要实例 id。与实例分割相比,目标的分割...