华为诺亚&清华：基于认知的万物超分大模型CoSeR

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原标题：华为诺亚&清华：基于认知的万物超分大模型CoSeR

关键字：图像,认知,华为,模型,特征

文章来源：机器之心

内容字数：5109字

内容摘要：机器之心专栏机器之心编辑部从低清图像中提取认知特征，这样的超分辨率才更真实。图像超分辨率技术旨在将低分辨率图像转换为高分辨率图像，从而提高图像的清晰度和细节真实性。随着超分技术的发展和手机硬件性能的提升，人们期望拍摄出更加清晰的照片。这项技术在手机影像等领域有着广泛的应用和需求。然而，现有的超分方法存在一些局限性，如下图所示，主要有以下两个方面：一是缺乏泛化能力。为了实现更好的超分效果，通常需要针对特定场景使用特定传感器采集到的数据来进行模型训练，这种学习方式拟合了某种低清图像和高清图像间的映射，但在其他场景下表现不佳。此外，逐场景训练的方式计算成本较高，不利于模型的部署和更新。二是缺乏理解能力。现有的超分方法主要依赖于从大量数据中学习图像的退化分布，忽视了对图像内容的理解，无法利用常识来准确恢复物体的结构和纹理。图 2. 真实场景超分 SOTA 方法的局限性：（行一）难以处理训练集外的退…

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