Machine learningDeep learning / NLP / CV

Slabě řízený difuzní model

Slabě řízený difuzní model trénuje nebo podmiňuje pravděpodobnostní difuzní model odšumování pomocí hrubých, zašuměných nebo neúplných řídicích signálů — jako jsou třídní popisky na úrovni obrázku, ohraničující rámečky nebo anotace získané z davu — namísto přesných pixelových skutečných dat. To umožňuje vysoce kvalitní generativní a diskriminační výstupy v prostředích s nedostatkem anotací, kde je plnohodnotné označování neproveditelné nebo prohibitivně drahé.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Slabě řízený difuzní model

Difuzní model Generativní adversariáln…Samo-supervizovaný difuz…Semi-supervised Diffusio…Variační autoenkodér Slabě supervizovaná séma…

Zdroje

Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. link ↗
Zhou, K., et al. (2023). Weakly-supervised Semantic Segmentation with Diffusion Models. arXiv preprint arXiv:2309.11803. link ↗

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Diffusion Model (Denoising Diffusion with Imperfect Supervision). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/deep-learning/weakly-supervised-diffusion-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Difuzní modelHluboké učení↔ compare
Generativní adversariální síťHluboké učení↔ compare
Samo-supervizovaný difuzní modelHluboké učení↔ compare
Semi-supervised Diffusion ModelHluboké učení↔ compare
Variační autoenkodérHluboké učení↔ compare
Slabě supervizovaná sémantická segmentaceHluboké učení↔ compare

Compare side by side →

Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →