去模糊¶
概览¶
预训练权重个数: 2
配置文件个数: 0
论文个数: 1
ALGORITHM: 1
DeblurGAN-v2 (ICCV’2019)¶
任务: 去模糊
摘要¶
我们提出了一种新的端到端的用于单图像运动去模糊生成对抗网络(GAN),名为DeblurGAN-v2,它显著提高了最高水平的去模糊效率、质量和灵活性。DeblurGAN-v2是基于具有双尺度鉴别器的相对论条件GAN。我们首次将特征金字塔网络引入去模糊来作为DeblurGAN-v2生成器的核心构建块。它可以灵活地与各种主干网络一起工作,以在性能和效率之间取得平衡。先进的主干网络的插件(例如,Inception-ResNet-v2)可以带来最先进的去模糊处理。同时,凭借轻量级主干网络(例如MobileNet及其变体),DeblurGAN-v2的速度比最接近的竞争对手快10-100倍,同时保持接近最先进的结果,这意味着可用于实时视频去模糊。我们证明了DeblurGAN-v2在几个流行的基准测试中获得了非常有竞争力的性能,包括去模糊质量(客观和主观)以及效率。此外,我们还展示了该架构对于一般图像恢复任务也依然有效。

结果与模型¶
DEBLURGANv2 256x256


算法 | 测试集 | 生成器模型 | 判别器模型 | PSNR/ SSIM |
下载 |
---|---|---|---|---|---|
fpn_inception | GoPro Test Dataset | InceptionResNet-v2 | double_gan | 29.55/ 0.934 | 模型 \ 日志 |
fpn_mobilenet | GoPro Test Dataset | MobileNet | double_gan | 28.17/ 0.925 | 模型 \ 日志 |
快速开始¶
训练
训练说明
您可以使用以下命令来训练模型。
## cpu train
CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 python tools/train.py configs/deblurganv2/deblurganv2_fpn-inception_1xb1_gopro.py
## single-gpu train
python tools/train.py configs/deblurganv2/deblurganv2_fpn-inception_1xb1_gopro.py
## multi-gpu train
./tools/dist_train.sh configs/deblurganv2/deblurganv2_fpn-inception_1xb1_gopro.py 8
更多细节可以参考 train_test.md 中的 Train a model 部分。
测试
测试说明
您可以使用以下命令来测试模型。
## cpu test
CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1 python tools/test.py configs/deblurganv2/deblurganv2_fpn-inception_1xb1_gopro.py https://download.openxlab.org.cn/models/xiaomile/DeblurGANv2/weight/DeblurGANv2_fpn-inception.pth
## single-gpu test
python tools/test.py configs/deblurganv2/deblurganv2_fpn-inception_1xb1_gopro.py https://download.openxlab.org.cn/models/xiaomile/DeblurGANv2/weight/DeblurGANv2_fpn-inception.pth
## multi-gpu test
./tools/dist_test.sh configs/deblurganv2/deblurganv2_fpn-inception_1xb1_gopro.py https://download.openxlab.org.cn/models/xiaomile/DeblurGANv2/weight/DeblurGANv2_fpn-inception.pth 8
更多细节可以参考 train_test.md 中的 Test a pre-trained model 部分。
引用¶
@InProceedings{Kupyn_2019_ICCV,
author = {Orest Kupyn and Tetiana Martyniuk and Junru Wu and Zhangyang Wang},
title = {DeblurGAN-v2: Deblurring (Orders-of-Magnitude) Faster and Better},
booktitle = {The IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)},
month = {Oct},
year = {2019}
}