srdensenet

论文地址：Image super-resolution using dense skip connections

代码地址：pytorch-SRDenseNet/README.md at master · twtygqyy/pytorch-SRDenseNet (github.com)

SＲDenseNet( DenseNet for SＲ) 首次将密集块结构应用到 SＲ 问题上． SＲDenseNet 可以分成四个部分． 首先由一个卷积层提取 LＲ 图 像的低层特征，然后多个密集块通过密集跳连接，将前 面密集块的特征传递到后面密集块，逐级学习高层特 征，并由反卷积层对图像进行上采样，最后通过一个卷积层生成高分辨率输出． 该网络优点在于，通过不同层 之间的密集跳连接，实现不同深度层次互补特征的共 享，从而进一步提升重建图像质量。