读SR3这篇论文的问题以及回答_sr3模型

在SR3中为什么要加入低分辨率的图像
在SR3中加入低分辨率的图像是为了提高模型的泛化能力。对于图像超分辨率问题，一般情况下只有使用高分辨率图像来进行训练容易导致模型过拟合，即只能对训练集中的图像进行很好的超分辨率处理，而对于新的、未经常见的图像无法进行有效处理。如果我们将低分辨率图像也引入到训练中，就可以让模型学习如何从低分辨率图像中推断出高分辨率图像的信息，从而提高模型的泛化能力，使其在处理新的、未经常见的图像时也能发挥更好的效果。

在SR3中如何获取低分辨率的图像
在 SR3 中，我们使用了降采样的方法来获取低分辨率图像。具体来说，在训练集中，我们通过将高分辨率的图像进行降采样操作生成相应的低分辨率图像对。这些图像对作为训练集的一部分，用于训练超分辨率模型

为什么要把低分辨率图像提升为不同倍数的高分辨率图像
把低分辨率图像提升为不同倍数的高分辨率图像是为了针对不同的场景和需求进行图像超分辨率处理。在实际应用中，需要将低分辨率图像转换为高分辨率图像的倍数可能是不同的。例如，对于一张 480p 分辨率的图像，我们可能需要将其放大到 720p、1080p、4K 分辨率等不同倍数的高分辨率图像。通过训练模型使其能够应对不同倍数的需求，可以提高模型的应用范围和通用性。