Fast Spatio-Temporal Residual Network for Video Super-Resolution
发表在CVPR2019。 针对的问题： 为了自动地和同时地挖掘视频的时空信息，可以使用3D卷积。但是3D卷积会带来更多的参数量和计算复杂度； 残差恒等映射的大量使用增加了计算复杂度和模型负担. 主要工作： 快速时空残差网络（FSTRN）; 快速时空残差块（FRB）; 全局残差学习（GRL），包含LR空间残差学习（LRL）以及跨空间残差学习（CRL） FSTRN: 网络结构： 包含四个模块：LR视
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