1、深度学习超分辨重建开山之作SRCNN 2、采用Pytorch框架复现了论文的的卷积神经网络结构 3、内含SRCNN论文，与论文实验中的数据集 4、http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/SRCNN.html

超分辨重建的经典论文 《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network》 ，首次提出了用亚像素卷积层对图片进行上采样操作，相比与SRCNN的整体对图片进行上采样操作后再进行超分辨重建，通过使用亚像素卷积极大的缩小了运算量，重建时间以及提高了重建质量。

赢得2017年NTIRE的图像超分辨模型。 论文《Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution》

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