FSRCNN与ESRGAN差别

FSRCNN和ESRGAN都是图像超分辨率重建领域的深度学习算法，但是它们的方法和目标略有不同。

FSRCNN（Fast Super-Resolution Convolutional Neural Network）是一种比较早期的超分辨率算法，它的主要目标是通过卷积神经网络将低分辨率的图像快速地提高到高分辨率。FSRCNN的核心思想是通过多层卷积和重复使用卷积层来实现超分辨率的重建，使得重建速度相对较快。

ESRGAN（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks）则是一种基于生成对抗网络（GAN）的超分辨率算法，它的主要目标是在提高分辨率的同时，尽量保留图像的细节信息和真实感。ESRGAN通过引入残差块、注意力机制等技术，进一步提高了超分辨率重建的质量和效果，使得重建图像更加真实自然。

因此，FSRCNN和ESRGAN在超分辨率重建的方法和目标上略有不同，但都是非常有效的算法。