I detta dokument presenterar vi en effektiv och effektiv face deblurring algoritm genom att utnyttja semantiska signaler via djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN). Eftersom ansiktsbilder är mycket strukturerade och delar flera viktiga semantiska komponenter (t.ex. ögon och munnar), ger den semantiska informationen i ett ansikte en stark före restaurering. Som sådan, föreslår vi att införliva globala semantiska tidigare som insats och införa lokala strukturförluster för att reglera produktionen inom en flerskalig djup CNN. Vi utbildar nätverket med perceptuella och kontrariska förluster för att generera fotorealistiska resultat och utveckla en inkrementell utbildningsstrategi för att hantera slumpmässiga oskärpa kärnor i det vilda. Kvantitativa och kvalitativa utvärderingar visar att den föreslagna face deblurring algoritm återställer skarpa bilder med mer ansiktsdetaljer och presterar gynnsamt mot state-of-the-art metoder när det gäller återställning kvalitet, ansiktsigenkänning och utförande hastighet.
Nyligen, Ziyi et al. REF föreslog att man skulle använda de semantiska kartorna över ett ansikte för att deblurera bilden.
Deep Semantic Face 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']}