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那边已经告诉你了，参数太多，如果你是做本科毕业设计的话，这套方案不太可行，如果非要这么做的话，可以利用RCNN的滑动窗口来获取模糊图像，然后再做卷积，这样需要修复图像的像素会小很多，但是需要多训练一个用于检测的RCNN还有标记的数据，不过相比于原来的思路已经可以少训练很多参数。
2018年04月12日 05点04分
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嗯，，模糊图像已经通过MATLAB处理得到，现在要做的就只是将它们复原为清晰的图像，并没有要求800*800。且这些图片是大小不一的。我在一片去年的硕士论文中看的原文：“将CNN模型用于模糊去除直观的方法是将模糊图像直接作为网络模型的输入以及对应的清晰图像作为标签对CNN训练以得到模糊去除效果”
2018年04月12日 06点04分
对，使用卷积编码神经网络理论上是行的通的，这样一个模型训练出来可以当做一个产品，也差不多符合硕士论文的要求，但是计算代价太大，适合商用，不适合做本科毕业设计，搞个小一点的吧，骚年。
2018年04月12日 09点04分