遵循用于测量检测性能的标准 KITTI 评估协议 (IoU = 0.7),表 1 显示了 3DifFusionDet 方法与 KITTI 验证集上最先进的方法相比的平均精度 (mAP) 分数。报告了 的性能,遵循 [diffusionDet, difficileist] 并粗体显示每个任务的两个性能最佳的模型。 根据表 1,与基线相比,本文的方法显示出显
GitHub代码如下: GitHub - ShoufaChen/DiffusionDet: [ICCV2023 Oral] PyTorch implementation of DiffusionDet (https://arxiv.org/abs/2211.09788)github.com/ShoufaChen/DiffusionDet
扩散模型在生成任务上非常成功,自然就想到将其扩展到其他任务上,果然香港大学的罗平团队就出了这个DiffusionDet。后续是不是可以将其扩展到各种任务上。Denoising Diffusion is all you need! DiffusionSeg,Di…
Once-for-all.由于随机框的设计,方法可以使用任意数量的随机框和采样步骤来评估DiffusionDet。 4. Experiments 论文的结果似乎也很让人满意,成功地展示了diffusion model在感知任务上的优化也是可行的。而ResNet-50的最好结果为46.2,似乎也说明了对于感知任务,似乎特征才是最为最为关键的,优化方式的改进似乎没有想象...
将3D目标检测表示为生成式去噪过程,并提出了 3DifFusionDet,这是第一个将diffusion模型应用于 3D目标检测的研究。 研究了生成去噪过程框架下的最佳Camera-LiDAR 融合对齐策略,并提出了 2 个分支融合对齐策略以利用两种模态提供的互补信息。 在KITTI 基准测试上进行了大量的实验。与现有精心设计的方法相比,3DifFusionDet...
在训练阶段，DiffusionDet首先构建从真实边界框到噪声框的扩散过程，然后训练模型来逆转这个过程。具体来说，它对真实边界框添加高斯噪声，噪声大小由预设的时间步长控制。模型的目标是从这些噪声框中预测出原始的边界框。训练中的损失函数采用集合预测损失，类似于DETR和Sparse R-CNN，通过最优传输分配方法将预测结果与...
为了解决这些问题,Towhee技术团队提出了一种新的目标检测框架——DiffusionDet。该框架将目标检测建模为从噪声框到目标框的去噪扩散过程,通过生成的方式解决目标检测任务。 DiffusionDet的核心思想是将检测转换为图像中边界框的位置(中心坐标)和大小(宽度和高度)空间上的生成任务。具体来说,该框架包括图像编码器和检测...
在这项工作中,我们提出了 DiffusionDet,它通过在边界框的位置(中心坐标)和大小(宽度和高度)的空间上将检测作为生成任务来处理扩散模型的对象检测任务图片。在训练阶段,将由方差时间表 [35] 控制的高斯噪声添加到真实值以获得噪声框。然后,这些噪声框用于从骨干编码器的输出特征图中裁剪感兴趣区域 (RoI) 的 [33、...
DiffusionDet是一种全新的目标检测框架,它巧妙地将目标检测任务转化为从噪声框到目标框的去噪扩散过程。这一创新思路的提出,为目标检测领域带来了新的启示和可能性。 在DiffusionDet中,训练阶段的目标框从真值框扩散到随机分布,模型学习如何逆转这种向真值标注框添加噪声的过程。这样,模型在训练过程中逐渐学会了如何从噪...
在这项工作中,我们提出了 DiffusionDet,它通过在边界框的位置(中心坐标)和大小(宽度和高度)的空间上将检测作为生成任务来处理扩散模型的对象检测任务图片。在训练阶段,将由方差时间表 [35] 控制的高斯噪声添加到真实值以获得噪声框。然后,这些噪声框用于从骨干编码器的输出特征图中裁剪感兴趣区域 (RoI) 的 [33、...