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上传时间: 2021-03-09
详细说明：近年来，卷积神经网络方法已经在图像超分辨率领域得到了广泛而成功的应用。 随着CNN结构的发展，还开发了基于CNN的重建算法。 然而，在这些重建模型中，卷积算子的规模是单一的。 这将极大地限制模型对输入图像的学习能力，并影响重建效果。 为了提高卷积网络对输入图像的精度，提出了一种基于多尺度卷积算子的重构方法。 在这种方法中，在每个层网络中都设置了多尺度卷积运算符，以计算输入图像的多尺度特征。 实验表明，该方法可以有效地提高重建图像的精度。
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