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Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution论文地址简介模型图模型框架算法流程Patch extraction and representationnon-linear mapping 非线性映射Reconstruction训练测试实验结果Pytorch代码实现使用说明文件存放运行代码model.pydata.pymain.pyrun.py运行操作图片对比Original imageBicubic imageSRCNN image后续工作参考文章 论文地址 简介 超分辨率技术（Super-Resolution）

image_super_resolution 一个旨在提高Image Super Resolution深度学习原理/框架/工具的项目。 参考 该项目从以下项目中复制了很多代码和构想： 网络 该模型基于RRDN和GAN。 损失和超参数 HR与SR之间产生损失L1损失 GAN损失，SR的鉴别器损失 功能损失：HR和SR通过VGG block2_conv2 / block5_conv4 L2损失，block2_conv2和block5_conv4输出的损失值处于不同级别 鉴别器损耗（真实/伪造）用于鉴别器网络 首先，不同的损失是不统一的。 其次，模型需要重量损失以达到预期效果。 超参数用于在训练发电机时平衡发电损耗，感冒损耗和壮举损耗。