AAAI 2024 | DiffusionEdge：基于扩散概率模型的清晰边缘检测方法

主要观点总结

本文介绍了论文“DiffusionEdge: 基于扩散概率模型的清晰边缘检测方法”的主要内容。

关键观点总结

关键观点1: 论文提出首个用于通用边缘检测任务的扩散模型DiffusionEdge。

该模型无需后处理，就能预测准确且清晰的边缘图。

关键观点2: 设计多项技术方案，在潜在空间学习令人满意的扩散模型。

包括自适应傅里叶滤波器、不确定性蒸馏等策略。

关键观点3: 选用解耦架构以加速推理，并在解耦前引入自适应傅里叶滤波器。

网络权重能够自适应调整特定频率分量，保证DiffusionEdge检测的准确性和清晰度。

关键观点4: 论文受到编码器-解码器架构的限制，基于学习的边缘检测器通常难以预测同时满足正确性和清晰度的边缘图。

作者发现扩散概率模型（DPM）特别适合进行准确且清晰的边缘检测。