Bi-Skip：一种使用自步学习的运动去模糊网络
计算机视觉与模式识别
2019-02-26 v1
摘要
一种快速有效的运动去模糊方法在现实中有重大应用价值。本工作提出一种将自步学习（self-paced learning）与 GAN 结合以去模糊图像的创新方法。首先，我们说明合适的生成器可用作深度先验，并指出基于像素损失的求解不同于基于感知损失的求解。以这些思想为出发点，提出 Bi-Skip 网络以提升生成能力，并采用双层损失解决常见条件非一致的问题。其次，考虑到复杂运动模糊会在训练过程中扰动网络，采用自步机制增强网络鲁棒性。通过在定性与定量准则上的广泛评估，表明我们的方法相对于当前最优（state-of-the-art）方法具有竞争优势。
引用
@article{arxiv.1902.08915,
title = {Bi-Skip: A Motion Deblurring Network Using Self-paced Learning},
author = {Yiwei Zhang and Chunbiao Zhu and Ge Li and Yuan Zhao and Haifeng Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.08915},
year = {2019}
}