En este artículo, consideramos la diferencia en el nivel de abstracción de las características extraídas por diferentes capas perceptuales y utilizamos una red generativa adversarial basada en una pérdida perceptual ponderada para desenfocar las imágenes de UAV, lo que elimina el desenfoque y restaura bien los detalles de textura de las imágenes. La pérdida perceptual se utiliza como un índice de evaluación objetivo para el monitoreo del proceso de entrenamiento y la selección del modelo, lo que elimina la necesidad de una comparación manual extensa del efecto de desenfoque y facilita la selección del modelo. La estructura de conexión salteada de UNet facilita la transferencia de características entre capas en la red, reduce la dificultad de aprendizaje del generador y mejora la estabilidad del entrenamiento adversarial.