PIXEL-LEVEL SELF-PACED LEARNING FOR SUPER-RESOLUTION
该文章针对现行sisr网络的不断加深导致的收敛过慢问题，提出了像素级的自训练模型。 网络框架的基本思路为，采用任意SISR网络，将低分辨率图像LR输入到超分网络中生成SR图像，利用生成的SR图像与HR图像进行逐块的ssim值比较生成一张SSIM图片，后利用一个高斯核将ssim图片转换成一个权重矩阵并分别与SR与HR进行逐元素相乘，根据ssim计算得出的结果，在原有像素值的基础上使像素值差异较大的位
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