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本文介绍了图像超分辨率重建在深度学习方面的文献（以GAN为主）目录一、SRCNN二、SRResNet三、SRGAN四、ESRGAN五、SELFGAN一、SRCNN1. 解决问题在CNN出现之前，传统超分方法是最临近插值、双线性或双三次插值等上采样方法。图像超分技术本质上是一种不适定的（ill-posed）问题，因为任意的低分辨率图像都有无数种生成高分辨率图像的解。本文直接学习低分辨率/高分辨率图像之间的端到端映射。进一步表明，传统的基于稀疏编码的SR方法也可以看作是一个深卷积网络。CN