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Deblurring with Parameter Selective Sharing and Nested Skip Connections

动态场景去模糊是一项具有挑战性的低水平视觉任务,其中空间变异模糊是由相机抖动和物体运动等多种因素造成的。最近的研究取得了重大进展。通过与参数无关方案和参数共享方案的比较,提出了一种通用的、有效的选择性共享方案,给出了约束去模糊网络结构的一般原则。在每个尺度的子网中,我们提出了一种非线性变换模块的嵌套跳跃连接结构来代替堆叠的卷积层或剩余块。此外,我们建立了一个新的大的模糊/锐化图像对数据集,以获得更好的恢复质量。综合实验结果表明,本文提出的参数选择共享方案、嵌套式跳跃连接结构和新数据集对建立动态场景去模糊新技术具有重要意义。

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