ECCV2018超分辨率RCAN：Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks

总的来说，这篇论文的主要做了两件事，第一，设计RIR，加深网络；第二，引入通道注意力机制（CA），说白了就是给通道加一个权重，表明不同通道提取出来的不同特征的重要性不同，这个权重是学习出来的，后文有详细介绍。 提出问题 （1）更深层次的图像SR网络更难训练，仅仅通过叠加剩余块来构建更深层次的网络很难得到更好的改善。 （2）低分辨率的输入和特征包含丰富的低频信息，而目前主流的基于cnn的方法对每个信

>>阅读原文<<