深度學習在SR應用論文總結

Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks （SRCNN ） 想法來源 模擬稀疏編碼（sparse coding），但稀疏編碼需要關注dict的學習和優化，或者是建立有效的映射函數。 貢獻 首個使用CNN結構實現端到端的超分辨率算法，儘可能地減少了對輸入圖片的預處理 建立了稀疏編碼和深度學習在SR上的聯繫 論證了深度學習在超分辨

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