Adversarial Spatio-Temporal Learning for Video Deblurring
1. 概述 作者將GAN（原始的）應用到視頻去霧中，由於2D卷積只能提取輸入的位置信息，針對視頻連續幀具有時間信息的特點作者採用了3D卷積（部分卷積層中），取得了SOTA的效果。 2. 模型結構 生成模型如圖1所示， 圖1 生成模型。 表1 生成模型。它是由兩個卷積層(L1和L2)， 14個殘差塊，兩個卷積層(L31和L32)沒有跳轉連接，和三個額外的卷積層數(L33、L34和L35)組成。 作者
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