Image Super-Resolution via Deep Recursive Residual Network(DRRN)論文閱讀筆記
目的 儘管其他深度網絡再進行SR時取得了優異的性能，但深度網絡需要大量的參數。與緊湊模型相比，大型模型需要更多的存儲空間，對移動系統的適用性較差，作者創造DRRN取得更好的性能，並且比VDSR，DRCN，RED30等網絡所需要的參數更加少。 DRRN在算法上的創新 在DRRN中引入了global learning和residual learning 在視覺識別和圖像恢復等領域中，如果使用深
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