ScholarGate
Trợ lý
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Mô hình khuếch tán giám sát yếu

Một mô hình khuếch tán giám sát yếu huấn luyện hoặc điều kiện hóa một mô hình xác suất khuếch tán khử nhiễu bằng các tín hiệu giám sát thô, nhiễu hoặc không đầy đủ — chẳng hạn như nhãn lớp cấp ảnh, hộp giới hạn hoặc chú thích do đám đông cung cấp — thay vì sự thật nền chính xác từng pixel. Điều này cho phép tạo ra các kết quả sinh và phân biệt chất lượng cao trong các bối cảnh khan hiếm chú thích, nơi việc gán nhãn đầy đủ là không khả thi hoặc tốn kém quá mức.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

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

Nguồn tài liệu

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

Cách trích dẫn trang này

ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Diffusion Model (Denoising Diffusion with Imperfect Supervision). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.

Compare side by side
ScholarGateWeakly Supervised Diffusion Model (Weakly Supervised Diffusion Model (Denoising Diffusion with Imperfect Supervision)). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/deep-learning/weakly-supervised-diffusion-model · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026