怎样进行图像模糊与清晰的分类
Sobel算子是convolution的特例，sobel能做的神经网络肯定也能做。正确率只有50%说明你训练的姿势不对。试试小点的网络，从头训练。调参是玄学。慢慢来吧。。。
■网友
泻药。要让网络学出区分模糊和清晰的能力，首先要在训练数据里下功夫。除了提高样本数目和增加不同场景的图片以外，我觉得比较重要的点是，同一个场景都必须要有清晰和模糊的图片(可以直接通过清晰的图来合成模糊的)。这样才能保证你的网络学的是如何判别模糊，而不是哪些场景可能出现模糊。
■网友
计算每张图的lapacian variance,然后做local normalization，去掉normalized variance小于一个阈值的图片。完全没有必要用deep learning。
■网友
如果分类后没有后续的处理，可以参考一下数码相机自动对焦，个人认为清晰度这种全局性的属性没必要用CNN来处理。
■网友
你好，按我的理解，卷积神经网络直接不太处理得了模糊图像与清晰图像的分类，因为卷积之后模糊图像和清晰图像的差别应该不大。我建议将sobel算子求得的梯度图像输入卷积神经网络进行二分类，这样应该可行。
■网友
这是文章
【怎样进行图像模糊与清晰的分类】 Kang L, Ye P, Li Y, et al. Convolutional neural networks for no-reference image quality assessment//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014: 1733-1740.
这是代码
Adnan1011/NR-IQA-CNN
亲测好用，cvpr诚不我欺
■网友
结论：深度学习做图像质量二分类肯定可以做（多分类都做过，效果棒棒哒）操作：随便拿个alexnet，vggnet，resnet 等在imagenet上pretrain好的model 进行finetune一下就好了，分分钟收敛，要是不收敛，你来找我
■网友
谢邀，我觉得把图片重新采样成不同分辨率的多张图片作为输入，兴许可行。
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