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LEDNet夜间低光增强&去模糊
LEDNet: Joint Low-light Enhancement and Deblurring in the Dark 在黑暗中联合低光增强和去模糊 LEDNet: Joint Low-light Enhancement and Deblurring in the Dark论文阅读笔记 https://blog.csdn.net/weixin_44326452/article/details/122971746 概述 Figure 1.图1DeblurGAN-v2：更快更好地去模糊
论文地址：DeblurGAN-v2: Deblurring (Orders-of-Magnitude) Faster and Better Github：https://github.com/TAMU-VITA/DeblurGANOr or https://github.com/KupynOrest/DeblurGANv2 概念 我们提出了一种新的端到端生成对抗网络 (GAN)，用于单图像运动去模糊，名为读后：DeFMO: Deblurring and Shape Recovery of Fast Moving Objects (CVPR 2021)
fast moving objects (FMOs) FMOs are defined as objects that move over a distance larger than their size within the camera exposure time (or within a single time frame in video). FMO 被定义为在相机曝光时间内（或在视频中的单个时间帧内）移动距离大于其尺寸的对象。 在Deblurring Text Images via L0-Regularized Intensity and Gradient Prior(通过L0正则先验进行文本去模糊)
Deblurring Text Images via L0-Regularized Intensity and Gradient Prior 观察下图，b e分别为清晰图像a和模糊图像d的像素强度直方图，c f分别为清晰图像a和模糊图像d的水平梯度直方图,基于他们之间差异，提出L0正则先验去噪。 注：L0正则化的值是目标中非零项的个数。CVPR 2020 论文大盘点-去雨去雾去模糊篇
本文盘点CVPR 2020 所有图像去雨、去雾、去模糊的论文。去雨示意图：去雾示意图：去模糊示意图：作为底层图像处理任务，这三个方向有共同特点：现有技术无法真实模拟下雨、起雾、模糊，导致算法训练中使用的合成数据集和真实图像降质有差异，所以这个领域经常出现实验效果很豪横，实际使用却被CVPR2020｜图像重建(超分辨率，图像恢复，去雨，去雾，去模糊，去噪等)相关论文汇总（附论文链接/开源代码/解析）【持续更新】
目录1.超分辨率图像超分辨率PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative ModelsClosed-Loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-ResolutionEventSR: From Asynchronous Events to Image Reconstruction, Restor图片模糊与去模糊之后对于Siamese网络追踪效果的影响
图片模糊与去模糊之后对于Siamese网络追踪效果的影响 1.数据集准备 （1）原始OTB100数据集，即序列A。 （2）27个序列用deblurGAN去模糊之后的OTB100数据集（因为原始的OTB100中有27个序列是模糊的），即序列B。 （注：以下27个序列是原始模糊的 Biker, BlurBody, BlurCar1, BlurCar2, BlurCar3,开始使用 Manjaro（添加源+字体渲染去模糊+软件安装+优化配置+常见错误）(30)
1. 添加 archlinux 镜像源 1. 步骤一 向 /etc/pacman.d/mirrorlist 中添加国内镜像地址 1.1 方法1：自动添加 1、 输入如下命令查看国内镜像源，并按质量排序：sudo pacman-mirrors -i -c China -m rank，之后会弹出一个窗口，可以选择想要的镜像源，选择确定后会自动导入 /etc/pacman.d/mirro