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这个信号传输到解码端，经过对应的熵解码(Entropy decoding)、反量化(dequantization)、逆离散余弦变换(IDCT)、YCbCr-to-RGB转化得到原图像的重建图像。但这样的过程，不可避免地会出现信息丢失和精度降低。此前有学者提出过解决办法，比如用学习任务感知的缩小网络来减少信息丢失，但这些网络通常基于特定任务，需要额外的计算，并不利于实际应用。...
但使用DeblurGAN进行单张图片的动态场景去模糊时，会出现棋盘效应和色块偏移等问题，Shao等对此设计了一种基于反向信道的判别先验器，以及代替DeblurGAN中原始生成器的自动编码器，这种方法被命名为DeblurGAN+，这是单张图片动态场景去模糊的最新技术。2.2 目标检测目标检测是泛身份识别（如人群计数）领域的基础性的算法，是智能化疫情监控系统的核心部分。...
该技术是机器学习方法的一个分支，由于其能够捕获复杂的数据结构，特别是在高维问题中，所以其在图像处理、目标检测、语音识别和许多其他学科上取得了突破。为了构建多层体系结构，DL涉及正向传播、计算输出分数与期望分数模式之间的测量误差，以及使用梯度信息更新参数的反向传播。另一种可以用来增强系统预测性能的策略是强化学习（reinforcement learning, RL）。...
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