文献精读——（第二十四篇）基于递归残差网络的图像超分辨（DRRN）

一、文献梳理 1、研究背景 CNN在超分辨中的模型有SRCNN、VDSR、DRCN等，SRCNN网络深度很浅，VDSR、DRCN虽然加深了网络深度也增加了参数和存储量。VDSR使用全局残差学习GRL，即残差学习介于低分辨率的插值输入图片与高分辨率的输出图片之间。基于上述问题提出DRCN。 2、研究成果 1）意义 提出一个网络深度很深，但参数却很少的新型卷积神经网络 DRRN同时采用局部与全局残差结

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