EDSR 论文笔记

时间 2020-12-31

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目录一、介绍二、与SRResnNet相比三、BN层的意义四、残差缩放(residual scaling)的意义五、用预训练的×2网络初始化模型参数的意义六、MDSR 七、损失函数使用L1而不是L2的原因八、实验结果一、介绍作者提出的模型主要是提高了图像超分辨的效果，并赢得了NTIRE2017超分辨率重建挑战赛。做出的修改主要是在ResNet上。作者移除了残差结构中一些不必要的

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