研究单图像超分辨率卷积神经网络中递归、反馈和注意力机制等设计，提出了一种多反馈稀疏网络（multi-feedback sparsity network,MFSN）。首先，递归和反馈机制旨在反馈高级特征以增强低级特征。MFSN提出了一种多反馈递归机制，网络中的所有基本模块都可进行多次迭代，每次迭代过程中又有多个位置来反馈特征，丰富了传统递归反馈的形式。其次，研究了稀疏性作用。与注意力机制类似，稀疏性思想也旨在关注图像中的重要信息，但此处的稀疏性与损失函数相关联。
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