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EDSR是NTIRE2017超分辨率挑战赛上获得冠军的方案。如论文中所说，EDSR最有意义的模型性能提升是去除掉了SRResNet多余的模块，从而可以扩大模型的尺寸来提升结果质量。
以下内容是CSDN社区关于EDSR翻译EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolution下载相关内容，如果想了解更多关于下载资源悬赏专区社区其他内容，请访问CSDN社区。
3、ProposedMethod.均方误差或L2损失是广泛用于图像恢复，但有实验表明使用L1训练相比L2效果更好。.网络结构整体上是一个residualinresidual如图3所示：.Sincebatchnormalizationlayersnormalizethefeatures,theygetridofrangeflexibilityfromnetworksbynormalizingthefeatures,it…
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首要最主要的还是谈一下改论文的创新点。文章一共设计了两个网络，但是总体思想是完全一致的，仅仅只是一些具体操作的区别，这两个网络的设计都是基于EDSR，区别于EDSR（SR任务中经典baseline，计算量比较大）的地方在于，网络扩大了Block中ReLU之前的特征图数量，这是论文的核心点。
EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolution(EDSR)这篇文章主要的贡献是改进了残差块，用通过堆叠残差块在2017年具有state-of-the-art的性能，并赢得了NTIRE2017超分辨挑战的冠军，其引用量为795
深度学习超分辨率重建总结（下）.6.《EnhancedDeepResidualNetworksforSingleImageSuper-Resolution》.去掉BN层：原来的ResNet使用来解决计算机视觉问题，如图像分类和检测。.因此，将ResNet架构直接应用于超级分辨率等低级视觉问题可能不是最佳的。.批归一化层...
[论文翻译]NIN：NetworkInNetwork[论文翻译]WideResidualNetworks宽残差网络[论文翻译]STYLEGAN2:分析和改善StyleGAN的图像质量AnalyzingandImprovingtheImageQualityofStyleGAN[论文翻译]ESRGAN:增强型超分辨率生成对抗网络
论文链接:(AccurateImageSuper-ResolutionUsingVeryDeepConvolutionalNetworks,CVPR2016)摘要提出一个高准确度的SISR方法。该方法使用一个深网络（启发于用于ImageNet分类的VGG-net）。使用深网络可以有效提高结果，但是训练收敛...
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