تعد زيادة دقة الصورة من صورة واحدة مهمةً مهمةً للغاية في مجال رؤية الحاسوب، ولها تطبيقات متنوعة على نطاق واسع. في السنوات الأخيرة، زاد عمق نماذج زيادة الدقة باستمرار، ولكن مع زيادة طفيفة في الأداء، أدى ذلك إلى زيادة هائلة في حجم الحسابات واستهلاك الذاكرة. في هذا العمل، من أجل جعل نماذج زيادة الدقة أكثر فعالية، اقترحنا طريقة جديدة لزيادة دقة الصورة من صورة واحدة باستخدام شبكات الضغط والإثارة المتكررة (SESR). من خلال إدخال وحدة الضغط والإثارة، يمكن لـ SESR لدينا نمذجة التداخلات والعلاقات بين القنوات مما يجعل نموذجنا أكثر كفاءة. بالإضافة إلى ذلك، فإن البنية المتكررة وطريقة إعادة الإنشاء التدريجية في نموذجنا قللت من عدد الطبقات والمعلمات وأتاحت لـ SESR تدريب زيادة الدقة متعددة المقياس بشكل متزامن في نموذج واحد. بعد تقييم النموذج على أربع مجموعات اختبار معيارية، ثبت أن نموذجنا يتفوق على أفضل الأساليب الحالية من حيث السرعة والدقة.