DRCNN超分辨重建2016年

论文疑点：

Embedding层是怎么操作的？

https://gshtime.github.io/2018/06/01/tensorflow-embedding-lookup-sparse/

这篇文章解释的很好，就是把一个高维的特征，乘以一个矩阵，把维数降下来。尽量少的稀疏，方便表达。和PCA的作用是一样。

DRCN与上面的VDSR都是来自首尔国立大学计算机视觉实验室的工作，两篇论文都发表在CVPR2016上，两种方法的结果非常接近。DRCN第一次将之前已有的递归神经网络(Recursive Neural Network)结构应用在超分辨率处理中。同时，利用残差学习的思想(文中的跳跃连接（Skip-Connection）)，加深了网络结构(16个递归)，增加了网络感受野，提升了性能。DRCN网络结构如下图所示。

DRCN输入的是插值后的图像，分为三个模块，第一个是Embedding network，相当于特征提取，第二个是Inference network, 相当于特征的非线性映射，第三个是Reconstruction network,即从特征图像恢复最后的重建结果。其中的Inference network是一个递归网络，即数据循环地通过该层多次。将这个循环进行展开，等效于使用同一组参数的多个串联的卷积层，如下图所示。