SR文献学习之《Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks》

RCAN模型–《Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks》 当前SR研究存在的问题：在图像超分辨领域，卷积神经网络的深度非常重要，但过深的网络却难以训练。低分辨率的输入以及特征包含丰富的低频信息，但却在通道间被平等对待，因此阻碍了ＣＮＮ网络的表示能力。（原因： CNN 平等对待特征的每一个通

>>阅读原文<<