【文件属性】：
文件名称：SRN-DeblurNet:SRN-DeblurNet pytorch复制，提供了预训练的模型
文件大小：36.36MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-27 13:30:56
Python
SRN-DeblurNet
为了进行培训，我严格遵循原始论文的所有配置。
为了测试PSNR，我将GOPRO datset的测试集分为两半，一个用于验证，另一个用于测试，并获得29.58db PSNR（原始论文报道为30.26db ）。
提供了预训练的模型。 在没有伽玛校正的情况下，可以对GOPRO的模糊图像进行训练。
我试图将这种模型推广到真实世界中的人脸图像中，但是发现它不能很好地推广。
欢迎任何讨论或更正。
参考
【文件预览】：
SRN-DeblurNet-master
----utils.py(9KB)
----test.py(2KB)
----train.py(7KB)
----LICENSE(1KB)
----test_save.py(2KB)
----try.py(685B)
----.gitignore(26B)
----layers.py(7KB)
----log.py(2KB)
----train_config.py(671B)
----README.md(929B)
----network.py(5KB)
----SRNDeblurNet_epoch1999.pth(39.12MB)
----conv_lstm.py(4KB)
----data.py(3KB)