超分重建：基础问答汇总

在与数百位 AI 领域小伙伴同学，交流探讨的过程中

• 博主墨理不断发现自己很多薄弱、知识面有限的真实情况
• aha ，总结一些吧，不然时间长、都忘记了
• 学术交流探讨，ID 相称：墨理 即可
• 如果有新的有意义的探讨、我会每季度持续更新一些
• 本博文以SISR交流为支点：超分重建专栏
• 接上篇博文
• 图像修复：人类的悲欢并不相通，当代部分研究生科研现状

博主简介

• 双一流高校、软件工程硕士、2020年6月毕业（打了几年 LOL、就一学渣）
• 国内某科研所xx实验室算法工程师（底层打工人、日常搬砖）
• CSDN博客专家，计算机视觉领域新星创作者（一些 Title、请勿当真）
• 发表SCI论文多篇、专注于AI领域前沿技术学习与分享，公众号【墨理学AI】作者 （学术弱鸡、写过那么两篇、喜欢摸鱼）

GPU 服务器显卡讨论

跨专业到深度学习、如何入门

• 粗浅建议，仅供参考

一点认可

• 未雨绸缪
• 不论你是主动还是被动选择 AI 这个赛道、遇到一些坎坷、都是正常的
• 我们都很清楚 AI 会是未来百年之大局
• 可是大环境的变化、投融资环境、社会建设方向
• 这两年的迷雾也会让不少从业者产生困惑
• 希望拨开迷雾的那天早些到来

多读顶会、多总结自己的笔记心得

时间会让大家遗忘很多学过的重要知识、文字不会、高质量的笔记能够快速帮我们回忆一些重要的东西

• 有的同学读研读了半年、一年、方向可能还没定下来
• 建议是：如果不知道先研究什么、可以先扎实代码功底、学好算法课程
• 如果是做视觉、可以各个领域的代码都跑一些、就当玩儿、培养兴趣
• 具体研究方向（写论文的方向）、最好是结合导师、实验室研究方向、方便有人指导
• 有的同学到了XX实验室、发现自己居然是实验室这个领域的先锋
• 这时、想要有更好的成果、确实要付出更多艰辛
• 有师兄、师姐、指导、带着发论文的大实验室、你可能会轻松很多

• 视频修复，在图像修复和超分重建存在一些交叉
• 或者说，超分重建是图像修复的一个大的分支

为什么论文里面的指标你训练时很难复现

• 首先，每年的顶会那么多
• 作者方发布的预训练模型直接就能够实现论文里面评测效果的 Paper【100%开源】——越来越少
• 导致大家在复现一些 Paper、指标时、都要遇到很多坎坷

这个是每个初学者都会遇到的困惑、直接看截图、就不单独复制出来了

订阅你的专栏、可以提供指导吗

• 博主是已读必回选手、最迟是下班回去过一遍消息
• 博主可以根据你遇到的报错或者困惑、提供经验性指导意见
• 出于众多原因、确实没有时间去帮大家具体调试代码、读书阶段我会有这样的热情
• 现在在搬砖打工了、热情依旧在、可是它需要被控制、希望小伙伴能够理解

一本正经的学术探讨、确实不太适合我

• 最近半年、我对自己的认知
• 略懂实战、学术菜鸟
• 略懂实战：跑了数百个深度学习方面的代码了、还能没点经验？AI 搬运工是我无疑了
• 学术菜鸟：理论研究确实不是我的兴趣点、所以很多都是即看即忘、浅尝则止

• 人多力量大、众人拾柴火焰高
• 希望大家互帮互助、在这个日渐内卷的时代里，依旧不忘传递温暖

总结过去两年写作方面的心路历程

开局

• 20年初，开始正儿八经的博文写作
• 20年那段、刚刚开始工作、工作上没那么多琐碎、一边撰写博文、一边和一种小伙伴探讨交流，真的是相当有热情
• 和一些小伙伴交流真的很纯粹、也很快乐、因为那会是一个互相学习、互相输出的阶段
• 21年中以后，这个阶段逐渐每天都会有一些或多或少新同学一起交流
• 交流的人数变多了、重复探讨的一些问题越来越多、就是说、大家刚刚入门一个领域、其实我们会产生很多相似的困惑
• 然而、墨理每天会在这个方面摸鱼的时间越来越少、使得平均能够与每位小伙伴交流的时间减少
• 因此、阶段性地把一些常见讨论总结下来、方便更多刚刚切入学习的小伙伴参考、个人觉得会是一件很有意义和值得的事情

现状

• 这个时代、知识的更新速度、促使着我们不断去了解新的东西
• 就拿超分这个领域而言、21年的顶会论文、我几乎没怎么看、所以我实在不太敢说自己还熟悉这个领域了
• 21年因为工作内容变动、做了半年图像修复、后面主要就开始折腾目标检测、模型部署这方面的内容了
• 读研时刚刚涉猎深度学习的自己，摸着石头过河的路程上、确实是荒废了很多大好时光
• 希望自己这点滴、初学者的经验总结，能够帮助到即将开启或者正在科研搬砖路上探索的新同学

期待

• 如图所示，阅读、收藏、点赞比例还是一惯地很 CSDN
• 如果一些文章的确是有帮助到你、何不帮博主多点点赞、点点在看呢
• 有每一个信任墨理的小伙伴的关注和支持、墨理才能够在自媒体写作这个路上走的更久更远

心态

• 简单总结写作这两年来一路收获成长、心态上的小波动
• 首先一点，心思不是那么纯粹了、开始思考是否有机会把自媒体写作这块、做大做强了
• 有一些小伙伴、交流一会、某个问题得到解答、或者从我这里拿到某个数据、就直接给我转账或者发个福袋
• 博主脸皮薄、不太习惯去点红包哈（可能是打工之后、感觉这红包不够大、手动狗头）
• 如果博主确有帮助到大家一点，本着互帮互助、互相扶持的快乐、小伙伴若能在查阅文章时，顺手给博主文章点点赞、点点在看、助力文章的传播，即是墨理当前最为期待的支持
• 对于转账和红包、这种的目前我基本是没有收过的，主要还是本着不忘初心吧
• 因为自己在学习成长、最开始遇到困惑时、一些前辈大多也是不求回报的帮助我一些
• 互联网让我们相遇、成为这个赛道上的同行者、墨理也只是陪大家走很小的一截儿、更多的路都是依靠我们每个人自己

时间的紧迫性

• 21年、因为自己工作重心转移、在后续的探讨交流过程中，更多是向一些刚刚切入超分、修复领域的新同学单向输出一点点经验
• 那点经验，对我而言，无足轻重、确可能会帮助到一些刚刚跨入到这个领域的新同学
• 我只是说、比一些刚刚跨入这个领域的新同学、早一些总结了一些数据集、论文学习资料、撰写了一些领域相关博文
• 然我的实际研究深度或者说理论学术水平、也不过局限于我的论文录取的那一刻
• 像大部分同学一样，我当时也只是为了发个论文毕业、或者完成老板的指标、才去做了那么一段时间的【有限科研】
• 我相信我们的圈子里有一部分同学是真的热爱AI、计算机视觉这个领域的理论科研
• 你我都明白个清楚，能够长久对一件正在学习的领域保持浓厚兴趣和求知欲是多么难得可贵
• 正是这些能够把兴趣与学习相结合的这一小撮儿人引领着 AI 领域的蓬勃发展
• 至于未来、时而清晰、时而模糊、AI 之路道阻且长、愿这世界平静而美好、科学家潜心科研、青年矢志报国、人民安居乐业

预祝各位 前途似锦、可摘星辰

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• 作为全网 AI 领域 干货最多的博主之一，❤️ 不负光阴不负卿 ❤️
• ❤️ 过去的每一天、想必你也都有努力、祝你披荆斩棘、未来可期

• 深度学习模型训练推理——基础环境搭建推荐博文查阅顺序【基础安装—认真帮大家整理了】

• 计算机视觉、超分重建、图像修复、交流互助

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