Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an                    Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network

项目地址：

github(tensorflow): https://github.com/drakelevy/ESPCN-TensorFlow

github(pytorch): https://github.com/leftthomas/ESPCN

github(caffe): https://github.com/wangxuewen99/Super-Resolution/tree/master/ESPCN

（本文同时实现了video和image的超分）

摘要

最近，基于深度神经网络的几个模型在单个图像超分辨率的重建精度和计算性能方面取得了巨大成功。

在这些方法中，在重建之前使用单个滤波器（通常是双三次插值）将低分辨率（LR）输入图像放大到高分辨率（HR）空间。

这意味着超分辨率（SR）操作在HR空间中执行。

我们证明这是

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原文链接：nickhuang1996.blog.csdn.net/article/details/88619657