计算机工程

作者：缪斯, 祝永新

单位：中国科学院上海高等研究院, 上海 201210

关键词：卷积神经网络,可微分神经网络架构搜索,图像去模糊,图像复原,数据扩增

基金：国家自然科学基金（U1831118）；国家重点研发计划（2019YFB2204204）；中国科学院先导项目（XDC02070700）；中国科学院院内人才项目（E052891ZZ1）。

为了解决设计图像去模糊神经网络依赖大量手工调参的问题，提出一种面向图像盲去模糊的可微分神经网络架构搜索方法。通过设计U型残差搜索空间，将去模糊网络的搜索过程分为9个搜索单元的搜索过程，降低了搜索的复杂度，并设计出一个基于随机游走和最近邻插值的算法，通过模拟相机运动轨迹的方式生成模糊核，进而生成足够的模糊图像用于训练。实验结果表明，该方法明显减少了人工调参的工作量，在GOPRO和Kohler数据集上搜索得到的网络，峰值信噪比相对于基准网络UNet分别提升3.10 dB和1.17 dB，并接近UNet的推理速度。

来源：2021年第9期

《计算机工程》期刊编辑部

查看计算机工程杂志2021年第9期