I single image deblurring, "coarse-to-fine" systemet, dvs. gradvis återställa den skarpa bilden på olika upplösningar i en pyramid, är mycket framgångsrik i både traditionella optimeringsbaserade metoder och senaste neural-nätverksbaserade metoder. I detta dokument undersöker vi denna strategi och föreslår ett Scale-recurrent Network (SRN-DeblurNet) för denna deblurring uppgift. Jämfört med de många nya inlärningsbaserade tillvägagångssätten i [25] har det en enklare nätverksstruktur, ett mindre antal parametrar och är lättare att träna. Vi utvärderar vår metod på storskaliga deblurringsdataset med komplex rörelse. Resultaten visar att vår metod kan ge bättre kvalitetsresultat än hjärtats tillstånd, både kvantitativt och kvalitativt.
Tao och Al. REF föreslog ett lätt och kompakt nätverk, SRN-DeblurNet, för att deblurera bilden.
Scale-Recurrent Network for Deep Image Deblurring
{'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']}