配环境 git clone https://github.com/ShoufaChen/DiffusionDet# 创建环境conda create -n diffusion python=3.9conda activate diffusionconda install pytorch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio==0.11.0 cudat

提出了一种新的框架——DiffusionDet，它将目标检测定义为一个从有噪声的盒子到目标盒子的去噪扩散过程。在训练阶段，目标盒从真实值盒扩散到随机分布，模型学会了逆转这个噪声过程。 在推理中，该模型以渐进的方式将一组随机生成的框细化为输出结果。 贡献： 我们将目标检测制定为生成式去噪过程，这是据我们所知第一个将扩散模型应用于目标检测的研究。我们的噪声到框检测范例具有几个吸引人的特性，例如动态框

提出了一种新的框架——DiffusionDet，它将目标检测定义为一个从有噪声的盒子到目标盒子的去噪扩散过程。在训练阶段，目标盒从真实值盒扩散到随机分布，模型学会了逆转这个噪声过程。 在推理中，该模型以渐进的方式将一组随机生成的框细化为输出结果。 贡献： 我们将目标检测制定为生成式去噪过程，这是据我们所知第一个将扩散模型应用于目标检测的研究。我们的噪声到框检测范例具有几个吸引人的特性，例如动态框