Diffusion Models在目标检测领域的探索

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/syntax_api860/article/details/133120082
本文深入探讨了Diffusion Models如何利用随机过程建模像素依赖，实现高质量图像生成，并在目标检测领域展现出潜力。主要内容包括Diffusion Models在目标检测中的两大应用：生成样本以增强训练数据多样性和数量，以及通过密度估计进行异常检测。文中还提供了相关源代码示例。

目标检测是计算机视觉领域中的重要任务，旨在识别图像或视频中的特定对象并标定其位置。近年来，Diffusion Models作为一种新型的生成模型，已经开始在目标检测领域得到应用并展现出潜力。Diffusion Models利用随机过程来Diffusion Models利用随机过程来建模像素之间的依Diffusion Models利用随机过程来建模像素之间的依赖关系，通过逐步更新像素值以逼近Diffusion Models利用随机过程来建模像素之间的依赖关系，通过逐步更新像素值以逼近真实分布，从而实现高质量的图Diffusion Models利用随机过程来建模像素之间的依赖关系，通过逐步更新像素值以逼近真实分布，从而实现高质量的图像生成。本文将探讨Diffusion Models在目标检Diffusion Models利用随机过程来建模像素之间的依赖关系，通过逐步更新像素值以逼近真实分布，从而实现高质量的图像生成。本文将探讨Diffusion Models在目标检测中的应用，并提供相应的源代码示例。

Diffusion Models利用随机过程来建模像素之间的依赖关系，通过逐步更新像素值以逼近真实分布，从而实现高质量的图像生成。本文将探讨Diffusion Models在目标检测中的应用，并提供相应的源代码示例。

Diffusion Models在目标检测中的应用主要可以Diffusion Models利用随机过程来建模像素之间的依赖关系，通过逐步更新像素值以逼近真实分布，从而实现高质量的图像生成。本文将探讨Diffusion Models在目标检测中的应用，并提供相应的源代码示例。

Diffusion Models在目标检测中的应用主要可以分为两个方面：生成样本和密度估计。Diffusion Models利用随机过程来建

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Diffusion Models在目标检测领域的应用
沉迷单车的追风少年
11-23 2055
扩散模型在生成领域大放异彩，得到了越来越多研究人员的关注。但是传统的目标跟踪、目标检测、分类聚合等领域的研究却比较少。最新的diffusion models研究成果在目标检测领域成功击败之前其他的方法，达到SOTA，势必在目标检测领域掀起新一番热潮！
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战
沉迷单车的追风少年
02-21 4万+
《DiffusionModels与深度学习》专栏文章导航
目标检测DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection
m0_37412775的博客
11-22 7616
本文提出了一个新的框架。
DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection
明前大奏的博客
12-11 4021
2022-12-9-论文阅读-目标检测
浅谈图像生成模型 Diffusion Model 原理
WitsMakeMen的专栏
06-09 4863
可能的原因是： - 训练数据的每张图片车牌内容不一样，模型比较难学 - 看到微调前生成图像车牌也是模糊的，所以才可能是隐私的缘故，预训练大模型的训练数据中的车牌可能就已经做了去隐私处理了。我们有了一种文本到图像的扩散模型，可以根据输入的文本生成相应的图像。DALL-E的生成模型有两种实现方式： - 第一种是利用Autoregressive模型（例如GPT），输入文本表征，生成图像表征向量降维（如PCA）后的表征 - 第二种是利用Diffusion，输入文本表征，生成大小一致的图像表征向量。
[目标检测]2023ICCV：DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection
m0_37412775的博客
04-10 1334
作者：Shoufa Chen, Peize Sun, Yibing Song, Ping Luo。
目标检测新趋势！带你五分钟看懂Diffusion目标检测家族
2503_90237586的博客
05-24 947
扩散模型最初在图像生成领域大放异彩，直到2022年，华为诺亚方舟团队提出DiffusionDet，首次将扩散模型应用于目标检测领域。此后，随着DDOD、DiffusionInst等方法相继出现，扩散目标检测逐步拓展到密集小目标、实例分割等任务，并朝着高效化和多模态融合方向持续演进。（Diffusion Model）是一种正向扩散过程（Forward Process）：对原始图像（或者其他数据）进行一个逐步加噪的过程，把原始数据 x0加噪，生成一系列噪声图像 x1,x2,...,xT。
DiffYOLO：通过YOLO和扩散模型进行抗噪声目标检测
04-11
近年来，目标检测技术在计算机视觉领域迅速发展，其中YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性和准确性而备受关注。YOLO算法在高质量图像数据集上能够实现优异的表现，但在面对噪声干扰或低质量图像时，其性能...
计算机视觉：扩散模型（Diffusion Models）在图像生成中的突破
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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
06-02 4万+
计算机视觉：扩散模型（Diffusion Models）在图像生成中的突破 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在计算机视觉领域，图像生成技术一直是研究的热点。从早期的基于规则的图像合成方法，到后来的生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等深度学习模型，图像生成技术不断发展。近年来，扩散模型（Diffusion Models）以其独特的生成机制和出色的性能，在图像生成领域实现了重大突破，为图像生成带来了全新的思路和方法。
目标检测扩散模型DiffusionDet登场，扩散模型正在不同任务中“扩散”
TechBeat人工智能社区博客
12-01 2740
提出了一种新的检测范式DiffusionDet
DiffusionDet:生成模型方法用于目标检测（Object Detection)
qq_51485151的博客
02-28 1438
# 1 Abstract   作者提出了DiffusionDet模型。训练时，扩散过程，模型从ground truth的box开始加noise；反向过程，模型学习去噪。推理时，模型将一组随机生成的box逐步refine成output。   作者的两个发现: 1. Random boxes,although drastically different from pre-defined anchors or learned queries, are also e
扩散模型（Diffusion Model）最新综述！
阿木寺的博客
09-14 3万+
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本综述来自西湖大学李子青实验室、香港中文大学Pheng-Ann Heng和浙江大学陈广勇团队，对现有的扩散生成模型进行了全面的回顾。本文首先提出了diffusion model改进算法的细化分类与深度解析，同时对diffusion model的应用进行了系统的回顾，最后率先汇总领域内benchmarks。这也促进了后续工作《Dif...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 257
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 551
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 332
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
信息检索13
最新发布
2301_80828873的博客
11-26 605
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 455
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 518
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】
m0_46882548的博客
11-26 563
参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。
目标检测扩散模型
04-01
在机器学习和深度学习领域，扩散模型（Diffusion Models）近年来因其强大的生成能力而备受关注。这些模型通过逐步向数据中添加噪声并随后学习如何去除这种噪声来实现复杂分布的学习[^1]。 对于目标检测任务而言，...
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