#375 · 主分类： 计算机视觉
DeblurGAN
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基于生成对抗网络的图像去模糊
项目最后更新：12/25/19
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许可证
Other
收录理由
运动模糊常常悄悄毁掉手机照片、老胶片扫描和监控视频里本可用的画面。DeblurGAN 是用 PyTorch 实现的一个生成对抗网络，输入一张模糊图像，单次前向就能输出清晰的估计结果，其结构结合了条件 Wasserstein GAN 和基于 VGG-19 的感知损失。论文作者还展示了同样的架构能迁移到超分辨率、着色等其他图像到图像的转换任务上。仓库提供了预训练生成器权重和简单的测试脚本，拿到手就能对自己的图片做去模糊处理；如果你想针对自己的视频场景重新训练，也附带了图像配对和训练脚本。只要有 NVIDIA GPU 和 CUDA，就能快速体验对抗训练加上感知损失在实际模糊数据上的表现。
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