超分辨率重建：全局增强升级网络

超分辨率重建是计算机视觉领域中的一项关键任务，旨在将低分辨率图像提升为高分辨率图像。近年来，深度学习技术在超分辨率重建中取得了显著的进展。本文将介绍一种名为"全局增强升级网络"的方法，该方法在单个图像的超分辨率重建中表现出色。

全局增强升级网络是一种基于深度学习的神经网络模型，它能够有效地提高低分辨率图像的细节和清晰度。该方法的核心思想是利用卷积神经网络来学习图像的高频细节信息，并将其应用于低分辨率图像，从而实现超分辨率重建。

下面是一段示例代码，展示了如何使用全局增强升级网络进行图像的超分辨率重建：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义全局增强升级网络模型
class GlobalEnhancedUpscaleNetwork(nn.Module)