《表1 网络各层参数设置：用于图像超分辨的密集跳跃注意连接网络》

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《用于图像超分辨的密集跳跃注意连接网络》

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本算法选用的卷积核大小和相应参数的设置如表1所示。其中，number表示每个卷积层的输出通道数大小，除最后的卷积层之外，算法中所有的层都跟着Re LU作为激活函数。从表中可以看出，本文采用的卷积网络的卷积层层数为35，是一个较为轻量的网络，其中卷积层都采用3×3的卷积核。反卷积上采样层的卷积核尺寸针对×2、×3、×4图像放大任务分别采用4×4、9×9、4×4的卷积核，其中4倍放大采用两个反卷积层，各自对应的网络参数量为329k、595k、526k。