图像去模糊算法代码实践！

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：陈信达，上海科技大学，Datawhale成员1.起源：GAN结构与原理在介绍DeblurGANv2之前，我们需要大概了解一下GAN，GAN最初的应用是图片生成，即根据训练集生成图片，如生成手写数字图像、人脸图像、动物图像等等，其主要结构如下：我们先由上图的左下方开始，假设现在只有一个样本，即batch size为1，则Random noise是一个由服从标准正态分布的随机数组成的向量。首先，我们将Random noise输入Generator，最原始GAN的Generator是一个多层感知机，其输入是一个向量，输出也是一个向量，然后我们将输出的向量reshape成一个矩阵，这个矩阵就是一张图片（一个矩阵是因为MNIST手写数据集中的图片是单通道的灰度图，如果想生成彩色图像就reshape成三个矩阵），即与上图的“8”对应。我们 ………………………………