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利用视频序列深度视觉先验进行大气湍流去除
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种解决盲视频时间一致性问题的方法，通过在Deep Video Prior（DVP）视频上训练卷积神经网络实现时间一致性，并采用迭代加权训练策略解决多模态不一致性问题。实验证明该方法在盲视频时间一致性方面优于现有技术水平。
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关键要点
- 提出了一种用于盲视频时间一致性的方法。
- 解决了仅在每个视频帧上独立应用图像处理算法导致的时间不一致问题。
- 通过在Deep Video Prior（DVP）视频上训练卷积神经网络实现时间一致性。
- 针对多模态不一致性问题提出了迭代加权训练策略。
- 通过7个计算机视觉任务的实验展示了方法的有效性。
- 证明了该方法在盲视频时间一致性方面优于现有技术水平。
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