.png){kind=icon}
返回
Speeding-up diffusion models for remote sensing semantic segmentation
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.jag.2025.104636.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
• 优化了步数更少的DDPMs以加速遥感图像分割。
• Progressive Distillation在分割任务中优于其他DDPM加速方法。
• 测试时间增强对扩散模型的益处大于卷积模型。
• 加速后的DDPM在建筑分割任务上实现了SOTA结果，速度提升32倍。
• 基于DDPMs的道路分割具有挑战性，需要未来研究。
Keyword:
Diffusion models
Semantic segmentation
Remote sensing
Test time augmentation
期刊
IF:
8.6
论文数:
5.2K
被引数:
2.4W
机构
暂无机构信息
引用论文
UFOGen: You Forward Once Large Scale Text-to-Image Generation via Diffusion GANsUFOGen：你只需前向一次的大规模文本到图像生成扩散GAN
.png){kind=icon}
PREAI
分享收藏
PRROC: computing and visualizing precision-recall and receiver operating characteristic curves in R
OAAI
OAAI分享收藏
查看更多内容