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摘要：
本文介绍了一种全新的图像复原领域任务通用的对比学习方法——模型对比学习（MCLIR）。该方法不同于以往的负样本挖掘策略，其核心在于目标模型与历史模型之间的对比范式构造，不依赖于特定任务的先验知识，能够轻松应用于多种图像复原任务和模型结构中。通过利用历史训练模型作为负模型，构建负样本的对比学习通用框架，有效性已在多个图像复原问题中得到验证。研究表明，MCLIR能够显著提升多种图像复原任务的性能，并展现出了强大的通用性和适应性。
详解：
1. 图像复原的重要性：图像复原是计算机视觉领域的基础研究内容，目的是从低质量图像中恢复出高质量结果，包括超分辨率、去雾、去雨和去模糊等任务。尽管深度学习技术带来了进步，但图像复原依然是一个不适定问题，充满挑战。
2. 对比学习的引入：近期研究关注于自监督约束的设计，尤其是基于对比自监督学习的对比范式。这些方法通常依赖于任务先验，限制了它们的泛化性。
3. 模型对比学习的提出：本文提出的MCLIR方法，将视角从负样本构造转向目标模型本身，利用历史模型作为自适应的负样本。这种方法简化了现有方法的过程，提供了一个任务无关的通用框架。
4. 方法实现：通过指数移动平均（EMA）策略高效实现负模型，避免了频繁更新负模型的计算开销。提出的负样本损失函数采用预训练的VGG网络作为嵌入网络，将样本映射到潜在特征空间。
5. 实验验证：在图像超分辨率、去雨、去雾和去模糊等任务中，利用MCLIR重训的模型均取得了显著的性能提升。与现有对比学习方法相比，MCLIR展现出更强的适应性和灵活性。
6. 总结与展望：MCLIR为图像复原领域提供了一种新的范式，为进一步提升图像恢复性能提供了新的思路和方向。研究者期待与学界同仁进一步交流和合作，共同推进图像复原技术的发展和应用。
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原文作者: 极市平台
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