Papers with Code 아카이브

Deblurring

태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.

하위 태스크
2
평가표
16
보존된 평가 기록
199

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>

평가 결과

데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.

GoPro

원본 태스크: 10-shot image generation / Deblurring

평가 기록 56건

RealBlur-J

원본 태스크: 10-shot image generation / Deblurring

평가 기록 17건

RealBlur-R

원본 태스크: 10-shot image generation / Deblurring

평가 기록 17건

RSBlur

원본 태스크: 10-shot image generation / Deblurring

평가 기록 12건

MSU BASED

원본 태스크: 10-shot image generation / Deblurring

평가 기록 11건

DVD

원본 태스크: 10-shot image generation / Deblurring

평가 기록 9건

BASED

원본 태스크: 10-shot image generation / Deblurring

평가 기록 4건

REDS

원본 태스크: 10-shot image generation / Deblurring

평가 기록 3건

.

원본 태스크: 10-shot image generation / Deblurring

평가 기록 1건

HIDE

원본 태스크: 10-shot image generation / Deblurring

평가 기록 1건

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.