Image deblurring syftar till att återställa latenta skarpa bilder från motsvarande suddiga. I detta dokument presenterar vi en oövervakad metod för domänspecifik enbildsdeblurring baserad på disentanglade representationer. Disentangling uppnås genom att dela innehållet och oskärpa funktioner i en suddig bild med innehåll kodare och oskärpa kodare. Vi upprätthåller en KL divergensförlust för att legalisera distributionsområdet för extraherade oskärpa attribut så att lite innehållsinformation är innesluten. Samtidigt, för att hantera oparade träningsdata, en suddig gren och cykel-konsistens förlust läggs till för att garantera att innehållet strukturerar av de blurred resultaten matchar de ursprungliga bilderna. Vi lägger också till en kontradiktorisk förlust på deblurerade resultat för att generera visuellt realistiska bilder och en perceptuell förlust för att ytterligare minska artefakterna. Vi utför omfattande experiment på uppgifter ansikte och text deblurring med hjälp av både syntetiska datauppsättningar och verkliga bilder, och uppnå bättre resultat jämfört med den senaste state-of-theart deblurring metoder.
I REF föreslogs en oövervakad metod för domänspecifik enbildsdeblurring genom att information om innehållet löses upp och oskärpas med hjälp av KL:s divergensrestriktion och förbättrar prestandan för ansiktsigenkänning.
Unsupervised Domain-Specific Deblurring via Disentangled Representations
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}