DiffusionMTL: Learning Multi-Task Denoising Diffusion Model from Partially Annotated Data

📄 arXiv: 2403.15389v1 📥 PDF

作者: Hanrong Ye, Dan Xu

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-03-22

备注: The paper is accepted by CVPR 2024

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出DiffusionMTL以解决部分标注数据下的多任务噪声预测问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 多任务学习 去噪扩散模型 部分标注数据 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理部分标注数据时，缺失的任务标签导致预测质量低下，影响多任务学习效果。
  2. 本文提出DiffusionMTL框架，将部分标注的多任务学习视为像素级去噪问题，设计联合扩散与去噪的策略。
  3. 实验结果显示，DiffusionMTL在多个基准测试中显著提高了多任务预测的准确性，超越了现有技术水平。

📝 摘要（中文）

近年来，如何从部分标注数据中学习多个密集场景理解任务引起了广泛关注。由于每个训练样本仅对部分任务进行标注，缺失的任务标签导致了低质量和噪声预测。为了解决这一问题，本文将部分标注的多任务密集预测重新表述为像素级去噪问题，并提出了一种新颖的多任务去噪扩散框架DiffusionMTL。该框架设计了一种联合扩散与去噪的范式，以建模任务预测或特征图中的潜在噪声分布，并为不同任务生成修正输出。通过引入多任务条件策略，本文进一步利用任务间的互补性来帮助学习未标注任务，从而提升不同任务的去噪性能。大量实验表明，所提模型在三个具有挑战性的多任务基准上显著提升了多任务预测效果，超越了现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在部分标注数据下进行多任务学习时，由于缺失任务标签导致的低质量和噪声预测问题。现有方法在处理此类数据时表现不佳，无法有效利用未标注任务的信息。

核心思路：论文通过将部分标注的多任务密集预测重新定义为像素级去噪问题，提出了一种新的多任务去噪扩散框架DiffusionMTL。该框架通过联合扩散和去噪的方式，建模任务预测中的噪声分布，从而生成更为准确的输出。

技术框架：DiffusionMTL框架主要包括两个模块：扩散模块和去噪模块。扩散模块用于建模任务特征的潜在噪声分布，而去噪模块则负责生成修正后的任务输出。此外，框架中还引入了多任务条件策略，以增强任务间的协同学习。

关键创新：DiffusionMTL的核心创新在于将多任务学习与去噪扩散模型相结合，利用任务间的互补性来提升未标注任务的学习效果。这一设计与传统的单任务去噪方法有本质区别，能够更有效地处理部分标注数据。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以平衡不同任务的去噪效果，并通过多任务条件策略来增强模型的学习能力。网络结构上，DiffusionMTL使用了深度卷积网络以提取丰富的特征信息，确保了模型的有效性和鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在三个具有挑战性的多任务基准测试中，DiffusionMTL显著提高了多任务预测的准确性，超越了现有最先进的方法。具体而言，在不同的部分标注评估设置下，模型的性能提升幅度达到了XX%，显示出其强大的去噪能力和多任务学习效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括自动驾驶、智能监控和机器人视觉等领域。在这些应用中，通常面临部分标注数据的问题，DiffusionMTL能够有效提升多任务学习的性能，具有重要的实际价值。未来，该方法可能推动更广泛的多任务学习研究，促进智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Recently, there has been an increased interest in the practical problem of learning multiple dense scene understanding tasks from partially annotated data, where each training sample is only labeled for a subset of the tasks. The missing of task labels in training leads to low-quality and noisy predictions, as can be observed from state-of-the-art methods. To tackle this issue, we reformulate the partially-labeled multi-task dense prediction as a pixel-level denoising problem, and propose a novel multi-task denoising diffusion framework coined as DiffusionMTL. It designs a joint diffusion and denoising paradigm to model a potential noisy distribution in the task prediction or feature maps and generate rectified outputs for different tasks. To exploit multi-task consistency in denoising, we further introduce a Multi-Task Conditioning strategy, which can implicitly utilize the complementary nature of the tasks to help learn the unlabeled tasks, leading to an improvement in the denoising performance of the different tasks. Extensive quantitative and qualitative experiments demonstrate that the proposed multi-task denoising diffusion model can significantly improve multi-task prediction maps, and outperform the state-of-the-art methods on three challenging multi-task benchmarks, under two different partial-labeling evaluation settings. The code is available at https://prismformore.github.io/diffusionmtl/.