深度学习中的自监督方法已经在图像去模糊任务中取得不错的表现，其通过两个神经网络分别估计自然图像和模糊核。我们注意到在传统的图像去模糊方法中，从粗到细策略已经被广泛采用，并且也有不少有监督的深度学习方法也成功的使用了从粗到细的策略。为了提高自监督方法的去模糊表现，我们考虑了将从粗到细策略结合到自监督方法中，并提出了一个多尺度多输出的U-Net网络。该网络在U-Net基础上增加了两个特征，一方面将跳跃连接改成多尺度融合，比原来的跳跃连接融合了更多不同尺度的特征。另一方面将U-Net的解码器输出不同尺度的图片，以配合从粗到细的策略进行去模糊任务。

好的，你的问题是关于深度学习中的自监督方法在图像去模糊任务中的表现和策略优化问题。针对这个问题，我了解到在自监督方法中同时采用从粗到细的策略和多尺度多输出的U-Net网络，可以显著提高去模糊的表现。具体来说，该网络改变了原有U-Net网络的跳跃连接结构，采用多尺度融合的方式，同时输出不同尺度的图片，以便更好的进行从粗到细的策略优化。这样的方法已经在实际任务中得到了很好的表现。

相关问题

深度网络来处理图像去模糊问题

深度学习技术在图像去模糊问题中得到了广泛应用，尤其是在处理盲去模糊问题时表现出了很好的效果。下面介绍几种基于深度网络的图像去模糊算法：

1. 基于卷积神经网络的去模糊算法：卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种非常流行的深度学习模型，在图像去模糊问题中也得到了广泛应用。通过设计合适的卷积神经网络结构，可以将模糊图像映射到清晰图像，实现高效、准确的去模糊。

2. 基于生成对抗网络的去模糊算法：生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是一种用于生成新数据的深度学习模型，在图像去模糊问题中也得到了广泛应用。通过训练生成器和判别器两个神经网络，可以实现对模糊图像的高质量重建。

3. 基于循环神经网络的去模糊算法：循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种能够处理序列数据的深度学习模型，在图像去模糊问题中也得到了应用。通过设计合适的循环神经网络结构，可以实现对模糊图像的高效重建。

4. 基于卷积神经网络和循环神经网络的去模糊算法：卷积神经网络和循环神经网络各自具有一些优点和不足，因此将它们结合起来，可以实现更加高效、准确的图像去模糊。通过设计合适的卷积神经网络和循环神经网络结构，可以实现对各种类型的模糊图像的高质量恢复。

以上是一些常见的基于深度学习的图像去模糊算法，这些算法在处理盲去模糊问题时具有很好的效果。随着深度学习技术的不断发展，越来越多的创新算法被提出，有望进一步提高图像去模糊的效果和鲁棒性。

基于深度网络的图像去模糊算法

基于深度学习的图像去模糊算法可以分为两种：基于卷积神经网络（CNN）的方法和基于生成对抗网络（GAN）的方法。

基于CNN的方法主要是通过训练一个深度卷积神经网络来学习图像的模糊模型，然后使用该模型对模糊图像进行去模糊处理。这类方法的代表性工作包括DeblurGAN、DeblurNet、DeepDeblur等。

基于GAN的方法则是通过训练一个生成对抗网络来学习图像的去模糊模型。这类方法的代表性工作包括SRGAN、ESRGAN、CycleGAN等。

这些基于深度学习的图像去模糊算法，相较于传统的基于图像处理技术的算法，具有更好的效果和更高的鲁棒性，可以适应更加复杂的场景和变化。但同时也需要更多的数据和计算资源来训练和优化模型，这是需要注意的地方。