1樓：
我覺得問題還是資料和真實環境有差異，評價指標PSNR不那麼有效（我見過有文章現在L1損失上做重建然後L2微調來刷PSNR的，因為L2的目標更接近PSNR）。
超分基本是HR影象bicubic下取樣幾倍模擬LR影象。
去噪近幾年還是有比較有意思的工作的，主要還是因為雜訊資料可以控制相機ISO來獲得真實的成對資料，還有就是RAW圖的去噪和sRGB逆ISP處理到RAW圖做去噪。
2樓：山梔
AI就是個錘子競賽，給你一把錘子，就什麼都能敲一敲，這個敲不動就敲那個，這把錘子敲不動就換把錘子敲。
錘子沒有可以借，不會揮錘子也可以借，別人敲過的地方你可以換個錘子換個錘法接著敲，甚至還可以搞個組合錘只能敲乙個釘子。
結果掄錘子的人越來越多，敲東西的聲音越來越響，回頭一看錘子自始至終就那麼幾把，能造錘子的也自始至終就那麼一小撮人。
3樓：
本來這類任務就是相對簡單的，所提取的就是短程的區域性相關，顯然不能充分體現深度網路的能力，要想有什麼大的突破基本也不可能。
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