文章目录 前言1. FSRCNN网络结构2. 训练FSRCNN3. FSRCNN模型测试4. 训练好的FSRCNN模型超分自己的图像 前言 论文地址：Accelerating the Super-Resolution Convolutional Neural Network 论文精读： 请配合上述论文精读文章使用，效果更佳！ 代码地址： 不想理解原理，希望直接跑通然

2023 CCF 大数据与计算智能大赛 基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署 基于FSRCNN的TPU平台超分辨率模型部署方案 WELL 刘渝 人工智能 研一 西安交通大学 中国-西安 1461003622@qq.com 史政立 网络空间安全 研一 西安交通大学 中国-西安 1170774291@qq.com 崔琳、张长昊、郭金伟 软件工程等 研一 北京大学软微学

最近把OpenVINO升级到了最新版本（超级不喜欢openvino这点，每次升级都要换几个接口，虽说API会向前兼容几个版本，不过跟起来真累啊，OpenCV, FFMPEG也是这样，是不是开源项目都是这么玩的啊... ） 顺便来试试看最新版本的OpenVINO对图像超分的模型支持的怎么样。   先从FSRCNN 开始，毕竟这是图像超分的经典模型，运算量小推理速度快，超分效果又好。