Vi presenterar Deblurgan, en end-to-end lärd metod för rörelsedeblurring. Lärandet bygger på en villkorlig GAN och innehållsförlust. DeblurGAN uppnår toppmodern prestanda både i det strukturella likhetsmåttet och det visuella utseendet. Kvaliteten på deblurringsmodellen utvärderas också på ett nytt sätt på ett verkligt problem - object detektering på (de-)blurred bilder. Metoden är 5 gånger snabbare än den närmaste konkurrenten -Deep-Deblur [25]. Vi introducerar också en ny metod för att generera syntetiska rörelse suddiga bilder från skarpa sådana, vilket möjliggör realistisk datauppsättning förstärkning. Modellen, koden och datasetet finns på https://github.com/KupynOrest/DeblurGAN
Dessutom Kupyn m.fl. I REF föreslogs en endto-end-inlärd metod för deblurring baserad på villkorliga generativa kontradiktoriska nätverk (GAN).
DeblurGAN: Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}