学术报告（董伟生 12.21）

得益于深度网络强大的学习能力，近年来深度神经网络在图像恢复领域取得了优异的图像恢复性能。然而现有大多数方法将图像恢复视作是一个从输入到输出的线性映射问题，忽略了图像恢复问题本身的一些先验知识，使得网络规模较大并且进一步提升性能也较为困难。在本报告中，我们将探讨结合基于模型的图像恢复方法的深度网络构建方法，报告我们在该方向的一些进展，并报告我们近期结合稀疏性进行深度模型压缩的一些工作。