当目标检测遇上扩散模型，DiffYOLO、DiffusionDet的改进算法！

文章预览

近两年AIGC的爆发，掀起了视觉领域的范式革命， 最先进的生成模型Diffusion Models，也开始运用至目标检测任务中， 多项工作获得了重点关注，比如，基于YOLO和扩散模型的抗噪声目标检测模型 DiffYOLO，使用了核心算法 DDPM提取特征；CVPR最新收录的扩散模型检测工作DiffusionDet，在推理阶段利用了 DDPM加速采样的DDIM ， 去除马尔可夫链后，速度提升将近百倍！ 为了帮助大家掌握扩散模型必备算法，研梦非凡于 8月15日晚（周四）， 邀请了 大模型资深算法工程师魏导师， 独家详解顶会论文 《Denoising Diffusion Implicit Models（DDIM）》 （AI前沿直播课NO.61）， 从深度生成模型回顾，到DDPM（NIPS'20）的优缺点，再 重点讲解DDIM（ICLR'21）的算法研究、实验分析， 1节课吃透 DDIM架构原理 ，get论文改进和求职知识点！ 👇🏻 扫描二维码找助教 0元 预约 直播课！ 凡预约 ………………………………