Das Open-Source-Tool ISR bietet nach dem Herunterladen der Datenpakete und der Installation hilfreiche Anleitungen für den Einstieg. Statt klassischer Interpolation setzt ISR auf lernende Netzwerke, die fehlende Bildinformationen rekonstruieren und die Auflösung sichtbar verbessern. Technisch basiert ISR auf Convolutional Neural Networks (CNNs), die darauf trainiert wurden, aus niedrig aufgelösten Bildern deren hochauflösende Version vorherzusagen.

Dabei stehen verschiedene vortrainierte Modelle zur Auswahl, etwa das klassische Residual Network (ResNet) oder das leistungsfähigere RRDN (Residual in Residual Dense Network). Je nach Qualitätsanspruch und verfügbarer Rechenleistung lassen sich damit unterschiedliche Detailstufen und Vergrößerungsfaktoren erreichen. Auch individuelle Modelltrainings sind möglich, etwa um ISR an bestimmte Bildtypen oder Branchenbedarfe anzupassen.