DeblurGAN-v2: (차수만큼) 더 빠르고 더 나은 디블러링

우리는 단일 이미지 모션 블러 제거를 위한 새로운 엔드투엔드 생성적 적대 네트워크(GAN)인 DeblurGAN-v2를 소개합니다. 이 모델은 기존 최신 기술의 블러 제거 효율성, 품질, 그리고 유연성을 크게 향상시킵니다. DeblurGAN-v2는 상대론적 조건부 GAN과 두 가지 스케일의 판별자를 기반으로 합니다. 처음으로 우리는 Feature Pyramid Network을 블러 제거에 도입하여, DeblurGAN-v2 생성자의 핵심 구성 요소로 사용하였습니다. 이 네트워크는 성능과 효율성 사이의 균형을 맞추기 위해 다양한 백본(예: Inception-ResNet-v2)과 유연하게 작동할 수 있습니다. 고급 백본을 사용하면 최신 기술 수준의 블러 제거를 달성할 수 있으며, 가벼운 백본(예: MobileNet 및 그 변형)을 사용하면 가장 가까운 경쟁자들보다 10-100배 더 빠른 처리 속도를 보여주면서도 거의 최신 기술 수준의 결과를 유지합니다. 이는 실시간 비디오 블러 제거 옵션이 있음을 시사합니다.우리는 DeblurGAN-v2가 여러 인기 벤치마크에서 블러 제거 품질(객관적 및 주관적 측면 모두)과 효율성 면에서 매우 경쟁력 있는 성능을 보임을 입증하였습니다. 또한, 일반적인 이미지 복원 작업에도 효과적인 아키텍처임을 보여주었습니다. 우리의 코드, 모델, 데이터는 다음 링크에서 확인 가능합니다: https://github.com/KupynOrest/DeblurGANv2