Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Deblurring

2D Classification › Deblurring 199 평가 기록 16 datasets

Deblurring is a computer vision task that involves removing the blurring artifacts from images or videos to restore the original, sharp content. Blurring can be caused by various factors such as camera shake, fast motion, and out-of-focus objects, and can result in a loss of detail and quality in the captured images. The goal of deblurring is to produce a clear, high-quality image that accurately represents the original scene.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Deblurring Face Images using Uncertainty Guided Multi-Stream Semantic Networks )</span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
BSSTNet
PSNR: 35.98SSIM: 0.9792
논문 코드
MAXIM
PSNR (sRGB): 32.83SSIM (sRGB): 0.956Params (M): 22.2
논문 코드
AdaRevD
PSNR (sRGB): 36.53SSIM (sRGB): 0.957
논문 코드
AdaRevD
SSIM (sRGB): 0.944PSNR (sRGB): 33.96
논문 코드
AdaRevD
PSNR (sRGB): 41.19SSIM (sRGB): 0.979
논문 코드
AdaRevD
PSNR (sRGB): 30.12SSIM (sRGB): 0.894
논문 코드
MLWNet
Average PSNR: 34.94SSIM: 0.880
논문 코드
NAFNet (REDS)
SSIM: 0.95035PSNR: 30.54803VMAF: 66.85941LPIPS: 0.08561
논문 코드
DVD
BSSTNet
PSNR: 34.95SSIM: 0.9703
논문 코드
VRT (GoPro)
VMAF: 66.72253PSNR: 31.42945
논문 코드
VRT
Average PSNR: 36.79
논문 코드

데이터셋

16개

논문

라이브러리

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