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 本文提出了多尺度残差卷积神经网络的图像超分 辨率重建方法，利用多尺度特征提取的思想，将多个不同尺度卷积核提取的特征信息进行融合，用以解决当前 几种经典方法对图像细节特征提取不够充分和图像纹 理区域重建不够清晰等问题；利用局部残差学习和全局 残差学习相结合，提高了信息流传播的效率，减轻了梯 度消失现象.

总结：作者主要是用了多尺度的方法来提取多种尺度的信息，与原始的inceptiion不同的是，本文采取的是相加的方式进行特征融合。作者在做消融实验的时候，主要是在网络的深度和残差单元的有效性上进行实验。总体来说，实验比较简单。

 这篇论文的出发点是为了解决卷积层只处理上一层的卷积层的输出，相邻卷积层缺乏相关性，也就是上下文信息利用不够充分。