基于多尺度记忆的视频去模糊

得益于深度神经网络的成功，视频去模糊取得了显著进展。大多数方法以端到端方式求解去模糊，仅从视频序列中进行有限的信息传播。然而，不同的帧区域表现出不同的特性，应提供相应的相关信息。为实现细粒度去模糊，我们设计了一个记忆分支，在记忆库中记忆模糊-清晰特征对，从而为模糊查询输入提供有用信息。为丰富我们记忆库中的记忆，我们进一步基于该记忆库设计了双向递归与多尺度策略。实验结果表明，我们的模型在保持较低模型复杂度和推理时间的同时，优于其他最先进的方法。代码可在 https://github.com/jibo27/MemDeblur 获取。