1、SRCNN、FSRCNN

(Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution, ECCV2014)

(Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network, ECCV2016)

2、ESPCN、VESPCN

(Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network, CVPR2016)

(Real-Time Video Super-Resolution with Spatio-Temporal Networks and Motion Compensation, arxiv 2016)

鄰幀的位移偏差+多尺度的Motion estimation

3、VDSR

(Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks, CVPR2016)

殘差網絡ResNet，VDSR學習殘差結構。

4、DRCN

(Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-Resolution, CVPR2016)

5、RED

(Image Restoration Using Convolutional Auto-encoders with Symmetric Skip Connections, NIPS2016)

6、DRRN

(Image Super-Resolution via Deep Recursive Residual Network, CVPR2017)

7、LapSRN

(Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution, CVPR2017)

8、SRDenseNet

(Image Super-Resolution Using Dense Skip Connections, ICCV2017)

9、SRGAN(SRResNet)

(Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network, CVPR2017)

對抗學習的代價函數是基于判別器輸出的概率。

應當使重建的高分辨率圖像與真實的高分辨率圖像無論是低層次的像素值上，還是高層次的抽象特征上，和整體概念和風格上，都應當接近。

10、EDSR

(Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution, CVPRW2017)

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【轉載自】

從SRCNN到EDSR，總結深度學習端到端超分辨率方法發展歷程（轉） - ch07013224的專欄 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/ch07013224/article/details/80324312

深度學習在圖像超分辨率重建中的應用 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25532538?utm_source=tuicool&utm_medium=referral

深度對抗學習在圖像分割和超分辨率中的應用 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25201511

【其他】

基于深度學習 - 簡書 https://www.jianshu.com/p/0da33bbaeff6

SISR算法綜述 https://github.com/YapengTian/Single-Image-Super-Resolution

轉載于:https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/10839231.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【SR汇总】基于深度学习方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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