R2GDN: RepGhost based residual dense network for image super-resolution

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	PLoS One vol. 20, no. 12 (Dec 2025), p. e0338432
1. Verfasser:	Li, Tianyu
Weitere Verfasser:	Jin, Xiaoshi, Liu, Qiang, Liu, Xi, Yuan, Zehang, Liang, Tianyang, Jia, Lou, Rao, Yangfan
Veröffentlicht:	Public Library of Science
Schlagworte:	Feature extraction Deep learning Image resolution Image reconstruction Algorithms Optimization techniques Neural networks Edge computing Inference Design Image processing Complexity Parameters Efficiency Image processing systems Environmental
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