requirements:
Linux
Python3.6
Github地址:https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan
直接用这个代码会有问题,因为作者升级了网络结构,但参数没有重训,所以无法直接加载预训练参数。只能重训,或者恢复到以前的模型。
所以,直接可以加载老版本的代码:
https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan/tree/0c0c0296f143b7a070a0969cb64a8774f8e79f1d
需要为此建一个虚拟环境(防止安装版本不兼容的问题,裸机随意):
virtualenv venv -p python3
. venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
安装完成之后,直接测试图片:
python deblur_image.py --image_path=1.jpg
最后的图片名为你想测试的图片,我就放在当前目录下,如果放在其他路径,需要补全路径名。
测试效果:
左边是模糊的原图,右边是deblur之后的图,其实效果也没多好。毕竟只是预训练的模型,还有很大的fine-tuning空间。还有就是,这个去模糊GAN十分依赖场景,为特定的场景训练出的deblurGAN的效果才是惊人的。