目前的研究倾向于使用更深层次的卷积神经网络来提高性能。然而，盲目增加网络深度不能有效改善网络。更糟糕的是，随着网络深度的增加，训练过程中出现了更多的问题，需要更多的训练技巧。在本文中，我们提出了一种新颖的多尺度残差网络 (MSRN) 来充分利用图像特征，该网络优于大多数最先进的方法。基于残差块，我们引入不同大小的卷积核，以自适应地检测不同尺度的图像特征。同时，我们让这些特征相互作用以获得最有效的图像信息，我们将这种结构称为多尺度残差块 (MSRB)。此外，每个MSRB的输出都用作全局特征融合的分层特征。最后，将所有这些特征送到重建模块，以恢复高质量的图像。

特征提取模块

 图a是基础的残差块，可以加深网络。图b是密集残差块，相比于基础残差块，密集残差块具有更多的跳跃连接，这加强了特征的复用。基础残差块和密集残差块都是使用单一大小的卷积核。图c是inception结构，其主要思想就是为了寻找最优的局部稀疏结构。但是作者认为不同尺度的特征简单串联将会导致局部特征利用不足。

 模型结构

 首先，我们