SegDiff：Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Models

SegDiff:基于扩散概率模型的图像分割

摘要：

扩散概率方法用于最先进的图像生成。在这项工作中，我们提出了一种方法来扩展这样的模型来执行图像分割。该方法端到端学习，不依赖于预先训练的主干。输入图像中的信息和当前分割图估计中的信息通过对两个编码器的输出求和来合并。

然后，使用扩散模型，使用额外的编码层和解码器来迭代地细化分割图。由于扩散模型是概率性的，因此可以多次应用，并将结果合并到最终的分割图中。新方法在城市景观验证集、Vaihingen建筑分割基准和MoNuSeg数据集上产生最先进的结果。