[問題] 利用Object Detection Deblur 的可能性
各位Data Science 版的大大們好，最近修CV的課程時，因為本身對Deblur蠻有興趣的，
想到了一個有趣的應用，想在這邊詢問此方法的可能性。
發想點：
1. 一張blur (模糊) 的照片，其實並非整張照片都是模糊的，而是有些糊有些不模糊，
之前看的解法(DL系列) 從預測kernel-> multi-scale -> multi-patch-> Deblur GAN都
是吃整張模糊的照片當input，還原一張新的照片，因此想是否也能嘗試只處理模糊的部
分在合併？
2. 在Deblur GAN v1的論文證實了將deblur完的結果做object detection有蠻不錯的結果
，因此讓我開始思考是否能將object detection用來偵測圖片中哪裏存在blur？再將其de
blur?
目前想到的做法：
先用open-cv 的bounding-box找是否blur(內建API + PSNR + SSIM來當參考值) 再label
它，整個模型就是先讓object detection測出這些點，再用DL deblur model deblur，但
不確定這樣的可行性如何QQ
目前有看到有一篇2020的論文是利用optical flow來進行Deblur的論文，然而跟自己想要
的還是有一點不太一樣QQ
希望各位版友能給我一點意見，就算是打臉也好，謝謝大家！
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