resnet+attention model. 利用tensorflow改写。绝对好用！

Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. 2016. Deep residual learning for image recognition. In CVPR. 770–778. 论文原文

多尺度梯度残差去马赛克算法

基于中值滤波的残差去马赛克算法

个人学习——论文翻译同时+阅读

resnet ppt refer to Deep Residual Learning for Image Recognition

PyTorch中的广泛残留网络（WideResNets） 在PyTorch中实现的CIFAR10 / 100的WideResNets。 此实现所需的GPU内存少于官方Torch实现所需的GPU内存： : 。 例子： python train.py --dataset cifar100 --layers 40 --widen-factor 4 致谢 宽余网络（BMVC 2016） ，作者：Sergey Zagoruyko和Nikos Komodakis。

    该模型设计的思想就是利用attention机制，在普通ResNet网络中，增加侧分支，侧分支通过一系列的卷积和池化操作，逐渐提取高层特征并增大模型的感受野，前面已经说过高层特征的激活对应位置能够反映attention的区域，然后再对这种具有attention特征的feature map进行上采样，使其大小回到原始feature map的大小，就将attention对应到原始图片的每一个位置上，这个feature map叫做 attention map，与原来的feature map 进行element-wise product的操作，相当于一个权重器，增强有意义的特征，抑制无意义的信息。

EDSR-Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution论文代码，NTIRE2017冠军，Torch写的，欢迎各位下载

Deep Residual Learning for Image Recognition原版及翻译及笔记， 博客参考：https://blog.csdn.net/m0_46384757/article/details/125054695 resnet代码参考：https://download.csdn.net/download/m0_46384757/85503785