本文通过验证递归结构的U-Net网络在超分辨任务中对图像先验有更强的学习能力，提出在生成模型设计上采用递归结构的U-Net进行重建。在判别网络方面，以原VGG结构的判别网络为基础，使用残差块对输入图像特征提取。实验表明递归结构的U-Net生成网络比残差结构的生成网络学习图像先验信息能力更强，使用递归结构U-Net设计的超分辨生成对抗网络有效提升了图像重建质量。
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