IFAN：迭代滤波自适应网络的单张图像去模糊实现

IFAN：迭代滤波自适应网络的单张图像去模糊实现

IFAN [CVPR 2021] Official PyTorch Implementation for "Iterative Filter Adaptive Network for Single Image Defocus Deblurring" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/if/IFAN

项目基础介绍

IFAN（Iterative Filter Adaptive Network）是一个为单张图像去模糊设计的深度学习模型，它基于PyTorch框架进行实现。本项目旨在解决图像因失焦而产生的模糊问题，通过迭代滤波的方式逐步恢复图像的清晰度。该项目的开源代码托管在GitHub上，便于社区中的开发者进行查看、学习和贡献。

主要的编程语言为Python，辅以Shell脚本进行环境配置和模型训练。

核心功能

• 图像去模糊：IFAN模型能够有效地对单张失焦模糊的图像进行去模糊处理，恢复图像细节。
• 迭代滤波自适应：模型采用迭代的方式逐步调整滤波器，以适应图像中的不同特征，从而提高去模糊的效果。
• 多数据集支持：项目支持多种数据集，如DPDD、PixelDP、CUHK和RealDOF等，以供模型训练和评估使用。

最近更新功能

• 代码修正：最近的项目更新中，开发团队修复了IAC层的一个小错误，确保在使用分离的核（kernel1和kernel2）时能够获得更准确的结果。
• 模型训练与评估：新增了多种不同配置下的模型训练和评估选项，例如支持N=8、N=26、N=35和N=44的网络结构，以及16位图像训练的支持。
• 文档完善：项目文档也得到了更新，提供了更详细的安装指南和模型使用说明，帮助用户更顺利地搭建和运行项目。

通过这些更新，IFAN项目不仅提高了模型的性能，也提升了用户体验，使得该项目更加完善和易于使用。

IFAN [CVPR 2021] Official PyTorch Implementation for "Iterative Filter Adaptive Network for Single Image Defocus Deblurring" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/if/IFAN