Schwaches überwachtes Diffusionsmodell
Ein schwach überwachtes Diffusionsmodell trainiert oder konditioniert ein Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) unter Verwendung von groben, verrauschten oder unvollständigen Überwachungssignalen – wie bildbezogenen Klassenlabels, Bounding Boxes oder Crowd-sourced-Annotationen – anstelle von pixelgenauer Ground Truth. Dies ermöglicht qualitativ hochwertige generative und diskriminative Ausgaben in Annotation-knappen Umgebungen, in denen eine vollständige Annotation nicht durchführbar oder prohibitiv teuer ist.
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Quellen
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ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Diffusion Model (Denoising Diffusion with Imperfect Supervision). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/weakly-supervised-diffusion-model
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- Diffusion ModelDeep Learning↔ compare
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- Selbstüberwachtes DiffusionsmodellDeep Learning↔ compare
- Halbüberwachtes DiffusionsmodellDeep Learning↔ compare
- Variationaler AutoencoderDeep Learning↔ compare
- Schwache überwachte semantische SegmentierungDeep Learning↔ compare
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