摘要： CVPR 2016 1.之前方法存在的问题 SRCNN的缺点： 1.深度不够导致，感受野小。尤其是大尺度变换，从小patch中提取的信息不足以进行高质量重建。 2.收敛慢 3.只能实现单一尺度超分辨 2.这篇文章的改进和优点 1.本结构网络感受野更大。利用了更大区域的上下文信息。 2.残差学习和自适 阅读全文