friom SRGANA to FSRGAN ccelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network 实现超分辨率重建

FSRGAN是一种改进的超分辨率重建模型，基于SRGAN模型进行了优化，能够更快地实现超分辨率重建。其核心思路是将SRGAN模型中的残差块替换为一种称为特征重用模块（Feature Reuse Module）的新模块，以减少模型的参数数量和计算复杂度。

具体来说，FSRGAN模型包含三个部分：特征提取器、特征重用模块和像素重构器。特征提取器用于提取低分辨率图像和高分辨率图像的特征，特征重用模块用于将这些特征进行重用和传递，以减少计算量和参数数量，像素重构器用于将重构后的特征转换为高分辨率图像。

特征重用模块是FSRGAN模型的关键部分，它包含了两个子模块：特征重用单元和特征重用通道。特征重用单元用于将低分辨率图像的特征重用到高分辨率图像中，而特征重用通道则用于将高分辨率图像的特征重用到低分辨率图像中。通过这种方式，FSRGAN模型能够在保证图像质量的同时，大大降低了计算复杂度和参数数量。

训练FSRGAN模型的过程与SRGAN类似，需要准备大量的训练数据，并且需要在GPU上进行训练。然而，由于FSRGAN模型的参数数量和计算复杂度更小，因此相对于SRGAN模型，它能够更快地实现超分辨率重建。同时，FSRGAN模型也能够生成非常逼真的高分辨率图像，对于一些对图像质量要求较高的应用场景具有很大的帮助。