9.Fast Nearest Convolution for Real-Time Efficient Image Super-Resolution

提出一种适用移动端的超分网络

1. 一些tensor op 的推理时间

2. 一些卷积结构的推理时间

3. 网络结构NCNet

   

   主干网络预测的是 残差，什么的残差？ 是最近邻插值图像与 ground-truth的残差

   最近邻卷积，可以理解为最近邻插值，只不过插值后的图像按channel迭代，而不是空间。

   因此最终的效果 就是 把RGB image stack (scale * scale) 次而已。

   然后 与 残差相加，最后一个 depth2space 生成超分图像

   注意的是tf.depth2space 与 torch.pixel_shuffle 在 生成多通道 图像时，排布时不同的

   如果换成pixel_shuffle 效果怎么样呢？留作以后探索吧。