arxiv2019论文，方案应用于NTIRE19比赛。CSDN有简单的论文解读。作者认为现在的多尺度方法直接暴力地使用bicubic下采样进行尺度图像的生成；但是这样的方式在实际中不是最优的，并且会造成边缘的模糊，不利于deblur.
因此论文提出使用基于学习的降采样kernel降低分辨率，同时可以保证高频信息的保留。（其实也就是用CNN学一个stride=2的操作）。
网络结构如下图所示，
没有什么新奇的网络结构，是一个典型的打比赛专用的思路。此外，本文的网络采用多stage方式训练，用于增加网络深度、提升成绩。
