OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型：或成明年CVPR最大惊喜！

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扩散模型：是一类生成模型，通过逐步向数据中添加噪声并训练模型逆向还原的方式，生成新的样本或重建原始数据。

扩散模型的核心在于前向和反向两个过程：前向过程将清晰的数据逐步转换为噪声数据，直到完全随机化，而反向过程则学习从噪声数据一步步还原出原始样本。

这种逐层去噪的方式使扩散模型在「生成逼真图像」、「数据增强和图像修复」等任务中表现出色，广泛应用于「图像生成、自然语言处理等领域」。

在水下检测方面：扩散模型提供了新的解决方案，尤其在处理水下图像质量差和可见度低的挑战时。水下环境通常受制于光线不足、浑浊水体和光散射等影响，使得目标物体识别和检测变得复杂。

扩散模型通过其去噪和逐层细化的过程，可以增强水下图像的清晰度，去除水下环境中存在的噪声和模糊效果，从而提升水下检测的准确性。

这种方法「减少了对高质量水下数据」的依赖，为水下「目标识别、生态监测」和「海洋探测」等应用提供了更有效的技术支持。

01 DiffWater: Underwater Image Enhancement Based on Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Model