DPP能够对目标检测proposal进行非统一处理，根据proposal选择不同复杂度的算子，加速整体推理过程。从实验结果来看，效果非常不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Should All Proposals be Treated Equally in Object Detectio
从DDPM到DDIM (一) 极大似然估计与证据下界 现在网络上关于DDPM和DDIM的讲解有很多，但无论什么样的讲解，都不如自己推到一遍来的痛快。笔者希望就这篇文章，从头到尾对扩散模型做一次完整的推导。本文的很多部分都参考了 Calvin Luo[1] 和 Stanley Chan[2] 写的经典
现在网络上关于DDPM和DDIM的讲解有很多，但无论什么样的讲解，都不如自己推到一边来的痛快。笔者希望就这篇文章，从头到尾对扩散模型DDPM及其加速方法DDIM做一次完整的推导。
一、简要回顾DDP 在上一篇文章中，简单介绍了Pytorch分布式训练的一些基础原理和基本概念。简要回顾如下： 1，DDP采用Ring-All-Reduce架构，其核心思想为：所有的GPU设备安排在一个逻辑环中，每个GPU应该有一个左邻和一个右邻，设备从它的左邻居接收数据，并将数据汇总后发送给右邻。
发布日期：2023/05/18 主页地址：http://myhz0606.com/article/ddpm 1 从直觉上理解DDPM 在详细推到公式之前，我们先从直觉上理解一下什么是扩散 对于常规的生成模型，如GAN，VAE，它直接从噪声数据生成图像，我们不妨记噪声数据为\(z\),其生成的图片为\
我们要介绍的扩散模型的理论基础和非常重要的DDPM，扩散模型的实现并不复杂，但其背后的数学原理却非常丰富。在这里我会介绍这些重要的数学原理，省去了这些公式的推导计算，如果你对这些推导感兴趣，可以学习参
