图像去模糊之DeblurGAN-v2

论文：DeblurGAN-v2: Deblurring (Orders-of-Magnitude) Faster and Better

Github：https://github.com/TAMU-VITA/DeblurGANv2

https://github.com/KupynOrest/DeblurGANv2

 

ICCV 2019

 

论文提出了DeblurGAN的改进版，DeblurGAN-v2，在efficiency, quality, flexibility 三方面都取得了state-of-the-art 的效果。

 

主要贡献：

Framework Level: 

对于生成器，为了更好的保准生成质量，论文首次提出采用Feature Pyramid Network (FPN) 结构进行特征融合。对于判别器部分，采用带有最小开方损失（least-square loss ）的相对判别器（relativistic discriminator），并且分别结合了全局（global (image) ）和局部（local (patch) ）2个尺度的判别loss。

Backbone Level: 

论文采用了3种骨架网络，分别为Inception-ResNet-v2，MobileNet，MobileNet-DSC。Inception-ResNet-v2具有最好的精度，MobileNet和MobileNet-DSC具有更快的速度。

Experiment Level: 

在3个指标PSNR, SSIM, perceptual quality 都取得了很好的结果。基于MobileNet-DSC 的DeblurGAN-v2比DeblurGAN快了11倍，并且只有4M大小。

 

网络结构：

生成器基本结构为FPN结构，分别获取5个分支的特征输出，基于上采样操作进行融合。最后再加入原图的shortcut分支，得到最终的输出。

输入图片归一化到了[-1,1],输出图片也经过tanh函数归一化到[-1,1]。

 

损失函数Loss：

传统GAN的损失函数：

Least Squares GANs（LSGAN）的损失函数：

该损失有助于使得训练过程更加平稳，高效。

判别器RaGAN-LS loss ：

该loss是在LSGAN loss的基础上，进行的改进。

生成器整体loss:

其中，Lp表示mean-square-error (MSE)

Lx表示感知loss，表示内容的损失

Ladv表示全局和局部的损失，全局表示整个图片的损失，局部类比于PatchGAN，表示将整个图片分块为一个一个的70*70的局部图片的损失。

 

训练集：

GoPro ：3214 blurry/clear 图片对，其中2103作训练，1111做测试。

DVD ：6708 blurry/clear 图片对

NFS ：75个视频

 

实验结果：

 

训练&测试：

本人使用的是GOPRO数据集进行的训练。

代码修改，config/config.yaml

files_a: &FILES_A ./datasets/GOPRO/GOPRO_3840FPS_AVG_3-21/**/*.png

fpn_inception训练，测试:

从头开始训练，python3 train.py

加载预训练模型训练，修改，train.py，

    def _init_params(self):
        self.criterionG, criterionD = get_loss(self.config['model'])
        self.netG, netD = get_nets(self.config['model'])

        self.netG.load_state_dict(torch.load("offical_models/fpn_inception.h5", map_location='cpu')['model'])

        self.netG.cuda()
        self.adv_trainer = self._get_adversarial_trainer(self.config['model']['d_name'], netD, criterionD)
        self.model = get_model(self.config['model'])
        self.optimizer_G = self._get_optim(filter(lambda p: p.requires_grad, self.netG.parameters()))
        self.optimizer_D = self._get_optim(self.adv_trainer.get_params())
        self.scheduler_G = self._get_scheduler(self.optimizer_G)
        self.scheduler_D = self._get_scheduler(self.optimizer_D)

训练loss,

Epoch 25, lr 0.0001: 100%|##################################################################################################################| 1000/1000 [07:27<00:00,  2.23it/s, loss=G_loss=-0.0117; PSNR=38.5462; SSIM=0.9783]
Validation: 100%|#############################################################################################################################################################################| 100/100 [00:36<00:00,  2.76it/s]
G_loss=-0.0147; PSNR=36.3670; SSIM=0.9769

开始测试，python3 predict.py 007952_9.png

fpn_inception的测试效果如下，模型大小234M，

fpn_mobilenet训练，测试:

mobilenet_v2.pth.tar模型的url：http://sceneparsing.csail.mit.edu/model/pretrained_resnet/mobilenet_v2.pth.tar

修改，config/config.yaml

g_name: fpn_mobilenet

加载预训练模型训练，修改train.py,

    def _init_params(self):
        self.criterionG, criterionD = get_loss(self.config['model'])
        self.netG, netD = get_nets(self.config['model'])

        self.netG.load_state_dict(torch.load("offical_models/fpn_mobilenet.h5", map_location='cpu')['model'])

        self.netG.cuda()
        self.adv_trainer = self._get_adversarial_trainer(self.config['model']['d_name'], netD, criterionD)
        self.model = get_model(self.config['model'])
        self.optimizer_G = self._get_optim(filter(lambda p: p.requires_grad, self.netG.parameters()))
        self.optimizer_D = self._get_optim(self.adv_trainer.get_params())
        self.scheduler_G = self._get_scheduler(self.optimizer_G)
        self.scheduler_D = self._get_scheduler(self.optimizer_D)

训练loss,

Epoch 0, lr 0.0001: 100%|####################################################################################################################| 1000/1000 [05:13<00:00,  3.19it/s, loss=G_loss=0.0194; PSNR=39.9682; SSIM=0.9801]
Validation: 100%|#############################################################################################################################################################################| 100/100 [00:36<00:00,  2.71it/s]
G_loss=0.0275; PSNR=39.7776; SSIM=0.9802

开始测试，python3 predict.py 007952_9.png

fpn_mobilenet的测试效果如下，模型大小13M，