SRCNN-图像超分辨率的学习，如何实现长尾词效果？
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文章摘要：《Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution》学习了一种深度卷积网络进行图像超分辨率的方法。该方法利用深度学习实现单张图像的超分辨率，其中深度学习采用卷积神经网络来提升图像质量。这种技术（SRCNN）是一种深度学习方法。
文章摘要
《Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution》的学习。
本文深度学习的方法实现单张图的超分辨，其中深度学习是采用卷积神经网络来实现。这种方法（SRCNN）是一种端到端的作法，输入低分辨率的图像，直接输出高分辨率的图像。本文设计是一种轻量级的神经网络结构，可是它能够实现先进的恢复质量，并且可以快速在线使用。
算法模型
此图展示了SRCNN的网络结构。
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《Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution》的学习。
本文深度学习的方法实现单张图的超分辨，其中深度学习是采用卷积神经网络来实现。这种方法（SRCNN）是一种端到端的作法，输入低分辨率的图像，直接输出高分辨率的图像。本文设计是一种轻量级的神经网络结构，可是它能够实现先进的恢复质量，并且可以快速在线使用。
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