1樓：城鄉結合部IT農民工
相對比較通用些，其他模擬很容易過擬合，任何降質模擬都不會完全適用真實場景，所以模擬的越複雜月容易過學習，出去測評的時候效果會更差。對真實案例都是要分場景和將之模型評估的，SR不管是以前還是現在DL的方法，將之模型一致沒解決，都在學習能力和抑制雜訊上做文章
2樓：汪博士
用Bicubic方式來構造訓練資料對，而不像其他任務，如：檢測分割，用手動標註來構造訓練資料對。其主要原因是，在超解析度任務中，如果把得到的資料當低解析度資料（LR Data），幾乎是無法標註真實的高解析度資料（HR Data）的。
因此，用原始資料當高解析度資料，用Bicubic下取樣當低解析度資料，這是普遍現象。
現在大家都是認識到這種構造方式也是存在一定的問題。尤其是，最近大家都關注real world 超解析度問題。因此，如何構造更加合適的高低解析度資料對用於real world 超解析度，這變的尤為重要了。
現在有一些方法，比如18~19年提出的用攝像頭的焦距變化得到高低解析度資料對，也有用GAN來得到高低解析度資料對。但是這些方法還是存在很多問題的。比如GAN，存在著偏色問題。
這有待研究者繼續推進研究。
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