SR文獻學習之《Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks》

RCAN模型–《Image Super-Resolution Using Very Deep Residual Channel Attention Networks》 當前SR研究存在的問題：在圖像超分辨領域，卷積神經網絡的深度非常重要，但過深的網絡卻難以訓練。低分辨率的輸入以及特徵包含豐富的低頻信息，但卻在通道間被平等對待，因此阻礙了ＣＮＮ網絡的表示能力。（原因： CNN 平等對待特徵的每一個通

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