【論文閱讀】Feedback Network for Image Super-Resolution
論文題目：用於影象超解析度的反饋網路
摘要：
影象超解析度（SR）的最新進展中展現出了深度學習的力量，目的是實現更好的重建效能。然而，現有的基於深度學習的影象超解析度方法尚未充分利用人類視覺系統中常見的反饋機制。在本文中，我們提出了一個影象超解析度的反饋網路（SRFBN）來重新定義具有高階資訊的低階表示。具體而言，我們在具有約束的迴圈神經網路（RNN）中使用隱藏狀態來實現這種反饋方式。反饋塊旨在處理反饋連線
介紹:：
影象超解析度（SR）是一種低階的計算機視覺任務，旨在從低解析度（LR）影象重建出高解析度（HR）影象。由於多個HR影象可能導致相同的LR影象，因此它本身
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