【摘 要】
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针对动态场景下的非均匀运动模糊问题，提出了一种基于细粒度多尺度注意力残差模块（CA-Res2Net）和可变形卷积（Deformable Convolution）的图像去模糊方法CADNet。CADNet以可变形卷积自编码结构为基础架构，进而可以更好地对抗模糊形变；同时CADNet嵌入了细粒度多尺度的残差模块，可以在更细粒度的层次上表示图片的多尺度特征信息，从而可以获得更强的特征表示能力。实验结果表
【基金项目】
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国家自然科学基金（62171119）； 江苏省重点研发计划（BE2021013-3）；
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针对动态场景下的非均匀运动模糊问题，提出了一种基于细粒度多尺度注意力残差模块（CA-Res2Net）和可变形卷积（Deformable Convolution）的图像去模糊方法CADNet。CADNet以可变形卷积自编码结构为基础架构，进而可以更好地对抗模糊形变；同时CADNet嵌入了细粒度多尺度的残差模块，可以在更细粒度的层次上表示图片的多尺度特征信息，从而可以获得更强的特征表示能力。实验结果表明，CADNet是一种高效的去模糊算法，在获得更高去模糊性能的同时，压制住了计算开销。
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