有没有使用残差和注意力机制的图像超分辨率重建的代码

是的，有许多使用残差和注意力机制的图像超分辨率重建的代码可用。以下是一些使用深度学习实现图像超分辨率重建的常用框架和代码库：

1. EDSR：这是一个使用残差块的超分辨率重建模型，它是由Keras和Tensorflow实现的。您可以在此处找到其源代码：https://github.com/Saafke/EDSR_Tensorflow

2. SRGAN：这是一个使用对抗性损失函数的超分辨率重建模型，它使用残差块和注意力机制来提高图像质量。您可以在此处找到其源代码：https://github.com/tensorlayer/srgan

3. RCAN：这是一个使用残差通道注意力机制的超分辨率重建模型，它是由PyTorch实现的。您可以在此处找到其源代码：https://github.com/yulunzhang/RCAN

4. ESRGAN：这是另一个使用残差块和注意力机制的超分辨率重建模型，它使用对抗性损失函数来提高图像质量。您可以在此处找到其源代码：https://github.com/xinntao/ESRGAN

这些模型都使用了残差和注意力机制来提高超分辨率重建的质量，您可以根据自己的需求选择其中一个来使用。