VDSR论文笔记
VDSR将VGG网络模型用于图像超分辨率(Super Resolution, SR)问题中，大幅提高了网络深度，使得特征提取更加充分，同时在训练的过程中利用残差学习，大幅调高了学习率，是的训练时间明显缩短。
网络结构
与SRCNN相同，VDSR首先将输入LR图像放大至目标分辨率，再使用VGG网络在高分辨率条件下提取特征，最终重建得到高分辨率图像。
损失函数
使用MSE损失函数，但由于是残差学习，所以损失函数的形式稍有变化。
测试结果
来源：CSDN
作者：呵呵Scorch
链接：https://blog.csdn.net/Scorch111/article/details/104680161