《表1 基准测试集下的PSRN/SSIM指标对比》

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《递归式多阶特征融合图像超分辨率算法》

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注:加粗字体表示最优性能。

图5给出了各种方法的性能与参数对比，尽管RDN达到了所列举方法中的最优性能，但其参数数量高达1 500万，是MFRN的8.8倍。由于SRDense Net并未给出基于Urban100数据集，针对分辨率放大2倍的性能，因此在图中未绘制。但经过统计，SRDenseNet的参数数目达430万，是MFRN的2.4倍。借助于递归网络的优势，MFRN实现了参数共享，参数数目为170万，在同等规模参数的网络中，获得了最优性能。