EDSR 論文筆記

目錄 一、介紹 二、與SRResnNet相比 三、BN層的意義 四、殘差縮放(residual scaling)的意義 五、用預訓練的×2網絡初始化模型參數的意義 六、MDSR 七、損失函數使用L1而不是L2的原因 八、實驗結果 一、介紹 作者提出的模型主要是提高了圖像超分辨的效果，並贏得了NTIRE2017超分辨率重建挑戰賽。 做出的修改主要是在ResNet上。 作者移除了殘差結構中一些不必要的

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