Sep, 2023

利用去噪扩散概率模型合成 LiDAR 数据

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TL;DR通过使用 R2DM 模型和 DDPMs 方法，本研究提出了一种新的用于生成 LiDAR 数据的生成模型，该模型可以基于图像表示生成多样性和高保真度的 3D 场景点云，有效地优化了 KITTI-360 和 KITTI-Raw 数据集的生成任务以及 KITTI-360 数据集的上采样任务。
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发现论文，激发创造
  • RangeLDM：快速逼真的 LiDAR 点云生成

    通过引入 RangeLDM，我们提出了一种快速生成高质量 LiDAR 点云的新方法，通过深度生成模型、变分自编码器和扩散模型来解决传统方法中的限制，从而在自动驾驶中获得稳健的表现和快速生成速度。

    Mar, 2024

  • 利用激光雷达扩散模型实现逼真场景生成

    提出了一种基于曲线模式和几何真实性的 LiDAR 扩散模型 (LiDMs)，用于生成与 LiDAR 场景更真实的场景，实现了在无条件和有条件下 LiDAR 生成的竞争性性能，并比基于点的 DMs 高效 (快达 107 倍)。

    Mar, 2024

  • 扩散模型中的 SAR 图像合成

    通过使用特定类型的扩散模型（DDPM）在合成孔径雷达（SAR）领域实现有条件和无条件图像生成，本研究表明 DDPM 在质量上以及定性和定量效果上都优于现有的基于 GAN 的方法，并展示了预训练对于提高 SAR 图像生成质量的益处。

    May, 2024

  • 基于条件扩散模型的快速 LiDAR 数据上采样

    本研究介绍了基于条件扩散模型的快速高质量稀疏到稠密三维场景点云的上采样方法，并利用 KITTI-360 数据集证明了该方法在采样速度和质量上优于基准方法。

    May, 2024

  • 实现实际 3D LiDAR 场景补全的扩展扩散模型

    使用扩散模型方法在单个 3D LiDAR 扫描中完成场景实现了比最先进的完成场景方法更多细节的场景，为扩散模型应用于场景规模点云数据的进一步研究提供了支持。

    Mar, 2024

  • 改进降噪扩散概率模型

    通过对 DDPM 模型进行简单修改，可以在保持高质量样本的同时达到具有竞争力的对数似然值，并学习反向扩散过程的方差，从而使用数量级更少的正向传递采样。使用精度和召回率比较 DDPM 和 GAN 模型的性能，并证明这些模型的样本质量和似然值可以与模型容量和训练计算平稳地提高。

    Feb, 2021

  • 基于去噪扩散概率模型的视网膜 OCT 合成与层分割

    利用深度学习的现代生物医学图像分析经常面临有限的注释数据的挑战，为了克服这个问题，可以使用深度生成模型来合成逼真的生物医学图像。通过提供粗略的层次草图，训练的去噪扩散概率模型（DDPM）可以生成逼真的近视视网膜光学相干断层扫描图像。此外，通过知识适应可以获得更准确的伪标签，对分割任务非常有益。通过这一方法，我们观察到层次分割准确性的持续改善，并通过各种神经网络验证。此外，我们还发现，仅使用合成图像训练的层次分割模型可以达到与仅使用真实图像训练的模型相当的结果。这些发现展示了 DDPM 在减少人工注释视网膜光学相干断层扫描图像的需求方面的潜在潜力。

    Nov, 2023

  • SatDM：使用扩散模型进行语义布局调节的合成逼真卫星图像

    利用条件 DDPM 模型生成高质量、多样化和准确的卫星图像，以及改进噪声调度、自适应归一化和自注意机制，通过算法和人类意见研究验证其在数据增强等实际应用中的有效性。

    Sep, 2023

  • 干涉式卫星孔径雷达的扩散模型

    利用概率扩散模型生成复杂且真实结构的雷达卫星图像数据集，但采样时间仍然是一个问题。

    Aug, 2023

  • 基于区域降噪扩散概率模型的 SAR 去斑

    SAR 影像消斑技术的新方法 R-DDPM，基于生成模型，通过区域去噪扩散概率模型实现了多尺度合成孔径雷达（SAR）影像的消斑，具有优于现有方法的卓越性能。

    Jan, 2024