DeBlurGANv2图像去模糊化

于 2025-03-03 10:09:58 发布
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文章标签： python gan
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最近在学习GAN模型，想到对图像该如何用对抗网络来进行去模糊化时，看见了DeBlurGANv2模型，在经过一些努力后成功的将代码复现了 源代码github地址如下：https://github.com/KupynOrest/DeblurGANv2  

因为源代码中有些东西缺失了 而且有些库在更新时，有些用法会出现报错，所以弄了几天之后才完成，

去模糊前

去模糊后

kwh2002
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deblurGAN代码
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去模糊代码拍照时手抖，或者画面中的物体运动都会让画面模糊，女友辛辛苦苦摆好的各种Pose也将淹没在各种模糊的线条中，是时候要有一种新的算法解救水深火热中的你了。
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config.yaml是项目的配置文件：包括训练集的路径设置，验证集路径设置，对数据集内图片的处理，数据集增强等；：评价指标(metric)，用于测试metrics的代码，测试性能和指标，输出单个图片的PSNR或者输出批次的SSIM等，用于测试相关指标。pwd=9fpt 提取码：9fpt。：用于记录和统计模型中各种指标的工具类，比如PSNR，SSIM等，主要用于记录和监视关键指标，便于模型性能的评估和调优。：对应config文件中学习率的调整方法，那里是调用模块，这里是封装的模块，和优化器一起使用的类。
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在PSNR/SSIM方面，DeblurGAN-v2 (Inception-ResNet-v2)和SRN排在前2位DeblurGAN-v2 (Inception-ResNet-v2)的PSNR略低，因为它不是在纯MSE损失下训练的，但它在SSIM中优于SRN。然而，请注意，与GoPro案例类似，这个“几乎平局”的结果是在DeblurGAN-v2 (Inception-ResNet-v2)的推理复杂性仅为SRN的1/5的情况下实现的。对DeblurGAN-v2管道的特定成分的影响进行了消融研究。
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设计了一个新的端到端的生成对抗网络，为了解决运动中图像模糊问题，DeblurGAN-V2，基于relativistic conditional GAN（拥有双尺度鉴别器） 首次将特征金字塔引入到去模糊问题，作为生成器的核心模块。可以灵活搭配各种主干网络，选择Inception-ResNet-v2主干网络可以获得更高的图片质量，采用轻量级网络像MobileNet和他的变形体可以获得更快的速度。 DeblurGAN-v2 在去模糊质量以及效率方面在几个流行的基准测试中获得了非常有竞争力的性能。
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