EDSR模型网络结构介绍

EDSR（Enhanced Deep Super-Resolution）是一种用于超分辨率图像重建的深度学习模型，其网络结构如下：

1. 输入层：接收低分辨率图像作为输入。

2. 卷积层：EDSR模型采用了多个卷积层，这些卷积层可以提取输入图像的特征。

3. 残差块：EDSR模型采用了多个残差块，每个残差块由两个卷积层和一个跳跃连接组成。残差块可以学习输入和输出之间的残差，从而提高模型的性能。

4. 上采样层：EDSR模型采用了多个上采样层，这些层可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像。

5. 输出层：输出高分辨率图像。

总的来说，EDSR模型采用了深度残差网络的思想，并且通过使用多个卷积层和上采样层来提高模型的性能。