半监督多尺度扩散模型

半监督多尺度扩散模型是一种用于图像分割的算法。它的主要思想是利用已知部分标注信息来推断未标注区域的标注信息，并且在不同的尺度下进行扩散和收缩，以达到更好的分割效果。该算法通常使用双曲正切函数来对数据进行扩散操作，同时利用拉普拉斯算子来完成收缩操作。相比于传统的基于图割的分割方法，半监督多尺度扩散模型在处理噪声和复杂边界等问题时具有一定的优势。