DRRN超分辨率

论文全名：Image Super-Resolution via Deep Recursive Residual Network

下载地址：http://pan.baidu.com/s/1hsQk8j6

code：https://github.com/tyshiwo/DRRN_CVPR17

这是一篇CVPR2017的关于图像超分辨率的文章，相较于VDSR取得了更好的结果，从结构上看，还是之前的基调，更深的网络结构（52层），同时采取了递归操作，递归模块中存在权重共享，减少了模型的参数，取得了较好的成果

创新点：

1.更深的网络层次，其实最近的关于图像超分辨率的论文都是一个基调，越深越好，不过深度增加的网络对梯度传播带来困难，最近的论文如VDSR，DRCN，LapSRN都采取了相关的解决措施，当然，此篇论文采取的是VDSR的调整梯度裁剪 加 DRCN的递归学习

2.递归学习，其实这不算是一个创新点，无论是DRCN还是ResNet都有递归模块，不过此篇的递归模块更接近于DRCN，递归模块中权重共享减少了模型所需要的参数，从而保证不发生梯度爆炸或者梯度消失

3.残差学习，残差学习可以算是图像超清方面的一个很好的学