In this paper, we address the problem of blind deblurring with high efficiency. We propose a set of lightweight deep-wiener-network to finish the task with real-time speed. The Network contains a deep neural network for estimating parameters of wiener networks and a wiener network for deblurring. Experimental evaluations show that our approaches have an edge on State of the Art in terms of inference times and numbers of parameters. Two of our models can reach a speed of 100 images per second, which is qualified for real-time deblurring. Further research may focus on some real-world applications of deblurring with our models.


翻译:在本文中,我们以高效率处理盲目混凝土问题,我们提出一套轻量级深电网,以实时速度完成这项任务。网络包含一个深度神经网络,用于估计维ner网络参数和一个维ner网络的脱光参数。实验性评估表明,我们的方法在推论时间和参数数目方面对艺术状态有优势。我们的两个模型可以达到每秒100张图像的速度,这符合实时拆解的条件。进一步的研究可能侧重于某些与模型相悖的真实世界应用。

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