基于SRCNN的表情包超分辨率（附tensorflow实现）

SRCNN原理   如上图所示，SRCNN做为深度学习在超分辨率上的第一个应用，仅仅用了简单的三层CNN（可是效果已经很好了），原做者将这三层分别表示为：git 第一层CNN：对输入图片的特征提取。（9 x 9 x 64卷积核） 第二层CNN：对第一层提取的特征的非线性映射（1 x 1 x 35卷积核） 第三层CNN：对映射后的特征进行重建，生成高分辨率图像（5 x 5 x 1卷积核）。 注：最原

>>阅读原文<<