本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。笔者的个人理解近年来，扩散模型在生成任务上非常成功，自然而然被扩展到目标检测任务上，它将目标检测建模为从噪声框(noisyboxes)到目标框(objectboxes)的去噪扩散过程。在训练阶段，目标框从真值框(ground-truthboxes)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过程。在推理阶段，模型以渐进的方式将一组随机生成的目标框细化为输出结果。与传统目标检测方法相比，传统目标检测依赖于一组固定的可学习查询，3DifFusionDet不需要可学习的查询就能进行目标检测。3DifFusionDet的主要思路3DifFu

在上一篇博文中，博主已经整理了扩散模型（DiffusionModel，DDPM，GLIDE，DALLE2，StableDiffusion）的基本原理，后续不再赘述其细节。作为一个最近被讨论热烈的方向，很自然地，它也被引入到各个任务中进行改造、改装和应用。本文将整理扩散模型在诸多任务上的实施方案和效果讨论，包括其用于目标检测、图像分割、连贯故事合成、视频生成、3D场景生成和推理、多语言扩展、多模态扩展等任务。DiffusionDet:DiffusionModelforObjectDetection扩散模型到目标检测任务。作者的motivation来自于，传统的目标检测模型要么固定一些目标候选框后

在上一篇博文中，博主已经整理了扩散模型（DiffusionModel，DDPM，GLIDE，DALLE2，StableDiffusion）的基本原理，后续不再赘述其细节。作为一个最近被讨论热烈的方向，很自然地，它也被引入到各个任务中进行改造、改装和应用。本文将整理扩散模型在诸多任务上的实施方案和效果讨论，包括其用于目标检测、图像分割、连贯故事合成、视频生成、3D场景生成和推理、多语言扩展、多模态扩展等任务。DiffusionDet:DiffusionModelforObjectDetection扩散模型到目标检测任务。作者的motivation来自于，传统的目标检测模型要么固定一些目标候选框后

扩散模型近期在图像生成领域很火,没想到很快就被用在了检测上.打算对这篇论文做一个笔记.论文地址:论文代码:代码0.扩散模型简述首先介绍什么是扩散模型.我们考虑生成任务,即encoder-decoder形式的模型,encoder提取输入的抽象信息,并尝试在decoder中恢复出来.扩散模型就是这一类中的方法,其灵感由热力学而来,基本做法是在输入中逐步加噪,并学会如何在噪声中恢复出输入.假定加噪的过程为Markov过程.扩散模型和GAN,VAE虽然同为生成式模型,但其思想不同.GAN是将模型分为生成器与鉴别器两个部分,生成器的目的是让鉴别器分不出她的输出并非来自于真实数据集合,而鉴别器的目的是不要