《表1 模型简化测试：多阶段融合网络的图像超分辨率重建》

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《多阶段融合网络的图像超分辨率重建》

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注:×表示不使用该组件，√表示使用该组件。

此外，重新组合不同的组件，训练过程同上，但是这里仅训练比例因子为×2的情况，测试集使用Set5数据集，测试比例因子为×2时的平均PSNR值，得到表1的结果。从表1可以看出:1) 使用多路径前馈结构的网络，可以较大幅度地增加PSNR值，而其他两个组件提升不大。2) 在使用两个组件组合时，多路前馈结构以及阶段特征融合的组合效果最好，但是考虑图4中出现的收敛问题，本文同时使用了上述3种组件。上述定量和可视化分析证明了本文使用的MF、SFF和PE的有效性。