SRResNet：深度学习中的超分辨率重建算法

超分辨率重建是一种通过图像处理技术将低分辨率图像转换为高分辨率图像的方法。在计算机视觉领域，超分辨率重建在许多应用中起着重要作用，例如图像增强、视频压缩和监控系统等。SRResNet（Super-Resolution Residual Network）是一种基于深度学习的超分辨率重建算法，它通过学习图像间的映射关系，能够生成高质量的高分辨率图像。

SRResNet算法的核心思想是使用残差学习结构来学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系。它利用深度残差网络（ResNet）的架构，并在其中引入了一些改进措施，以提高超分辨率重建的性能。下面是一个简单的SRResNet算法的实现示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义残差块
class ResidualBlock(nn.Module)