本篇是基于 NAS 的图像超分辨率的文章，PaperWeekly 社区用户 @figo 在该文公布后迅速跟进，发表分析称「属于目前很火的 AutoML / Neural Architecture Search，论文基于弹性搜索（宏观+微观）在超分辨率问题上取得了非常好的结果。这种架构搜索在相当的 FLOPS 下生成了多个模型，结果完胜 ECCV 2018 明星模型 CARNM，这应该是截止至 2018 年可比 FLOPS 约束下的 SOTA（涵盖 ICCV 2017 和 CVPR 2018）。 而达到这样的效果，论文基于一台 V100 用了不到 3 天时间。需要指出的是，该项技术具有一定的