小米AI團隊新成果，AutoML完爆超解析度

這次的科研之路，恭喜小米成功了!!!收到了全國人民的賀電!

到底是什麼使全國人民發來賀電呢?把成熟技術用於產品研發的同時持續不斷地探索技術前沿創新一直是小米的研發標準，小米又一次搶了這波科研熱。

近日，小米原班人馬【基於NAS的圖像超分辨】Fast, Accurate and Lightweight Super-Resolution with Neural Architecture Search發表論文。

論文基於彈性搜索(宏觀+微觀)在超解析度問題上取得了令人震驚的結果。在相當的FLOPS下生成了多個模型，結果完勝ECCV 2018明星模型CARNM(乘加數參數數量少，PNSR/SSIM指標高，文中稱dominate)，這應該是截止至2018年可比FLOPS約束下的SOTA(涵蓋ICCV 2017和CVPR2018)。

而達到這樣的效果，論文基於一台V100用了不到3天時間。此外，論文還給出了幾個前向模型。要知道上一篇論文中他們初步結果是擊敗CVPR 2016，才半個月時間就提升這麼大，這也進一步驗證了Automl NAS技術的強大和可怕。需要指出的是，該項技術具有一定的普適性，理論上可以應用於任何監督學習，值得關注和學習。

當然對於不明白的網友一定會問這到底是什麼?簡單來說論文內容主要講的是彈性搜索在圖像超解析度的問題的研究成果。雷軍在微博評論中表示： 「現在相機技術高度依賴人工智慧圖像技術的進步!」小米再一次為用戶打造計算機視覺技術帶來的絕佳產品體驗!

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