发表在2017年ICCV。
核心任务：加速图像处理算子（accelerate image processing operators）。
核心方法：将算子处理前、后的图像，训练一个全卷积CNN网络，从而代替传统算子。
核心贡献：作者选择了一种CNN结构，在10种算子上表现优异。
故事
历史上已经有很多图像处理算子，解决各种各样的图像处理问题。比如双边带滤波器等。但它们的普遍问题是慢，难以实时。
有些人尝试：将图像降采样，再进行处理，最后再升采样。这种办法一是会导致性能下降，因为高频细节在降采样时丢掉了；二是即便这样也很难实时。
本文的方法：将算子处理前、后的图像，用于训练一个全卷积CNN网络。然后我们就用CNN处理图像啦！再也不用降采样啦！
此外，在选择网络结构时，作者综合考虑了它们（1）近似图像处理算子的精度，（2）运行时间，（3）结构复杂性（如参数规模，使得能够存储在移动设备上），并最终选择了一个效果最好的网络结构。作者同时考虑了10种图像处理算子。
最后，作者还提出了一个很有意思的实验：由于CNN将这些算子参数化了，因此我们可以在测试阶段调整这些参数，从而实现交互式图像处理。
方法
直接看原文中比较重要的一段：
重点：作者尝试将一些 原本用于high-level任务（如图像分割）的网络 用于图像处理任务，发现性能很好。原因可能是：这些网络的感受野通常比较大，因此在全局特征提取上做得比较好。而传统图像算子也很强调这一点，比如NL方法。
作者最终选择了[78]中提出的网络结构【该文三作也是[78]的作者。[78]谷歌引用2k+】，最初用于语义分割。
首先，输入和输出尺寸相同，都是\(m \times n \times w\)。中间特征的获取流程都是：\(3 \times 3\)空洞卷积（dilated convolution） => 自适应正则化 => LReLU非线性激活。
其中：
空洞卷积的好处是：特征图的尺寸不会随着深度下降而变小，因此我们可以增大深度，从而增大感受野。最后一层不用空洞卷积，而是采用\(1 \times 1\)卷积，并且不使用非线性激活。
自适应正则化先对特征BN，然后再作线性变换。注意有两个分支：一个是恒等分支，还有一个是BN分支。
网络中不含任何短连接，因此最大内存消耗只有前后两个卷积结构。
训练采用的是MSE损失。作者声称：尽管MSE被认为在感知质量方面不够理想，但其PSNR和SSIM精度表现好。作者尝试了其他损失，如对抗损失，结果发现近似精度不高。
实验
首先看拟合精度：
然后看速度和参数规模：
其他的不看了。我们看看如何交互。在本文中，作者是增加了一个可调整的输入通道，来实现交互。
最后最后，作者尝试用一个网络实现10个功能。做法：
增加了10个输入通道。每个通道都是一个二值通道，来指示任务选择。
训练时随机切换任务和训练对象。
效果一般。如论文中表2。
这篇文章怎么能引用近100次的？？？把一篇2k+引用文章里的网络拿来，也能发一篇ICCV，实在没明白。