【摘 要】
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深度卷积神经网络显著改进了单图像超分辨率的性能.更深的网络往往能获得更好的性能.但是，加深网络会导致参数量急剧增加，限制了它在资源受限设备上的应用，比如智能手机.本文提出了一个融合多层次特征的轻量级单图像超分辨率网络.网络构件主要是双层嵌套残差块.为了更好地提取特征，减少参数量，每个残差块采用对称结构:先两次扩张，然后两次压缩通道数.在残差块中，通过添加自相关权重单元，加权融合不同通道的特征信息.
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深度卷积神经网络显著改进了单图像超分辨率的性能.更深的网络往往能获得更好的性能.但是，加深网络会导致参数量急剧增加，限制了它在资源受限设备上的应用，比如智能手机.本文提出了一个融合多层次特征的轻量级单图像超分辨率网络.网络构件主要是双层嵌套残差块.为了更好地提取特征，减少参数量，每个残差块采用对称结构:先两次扩张，然后两次压缩通道数.在残差块中，通过添加自相关权重单元，加权融合不同通道的特征信息.实验证明:我们的方法显著优于当前同类方法.
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