論文の概要: Searching for Controllable Image Restoration Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11225v1
- Date: Mon, 21 Dec 2020 10:08:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-27 06:33:33.534402
- Title: Searching for Controllable Image Restoration Networks
- Title（参考訳）: 制御可能な画像復元ネットワークの探索
- Authors: Heewon Kim, Sungyong Baik, Myungsub Choi, Janghoon Choi, Kyoung Mu Lee
- Abstract要約: 既存の方法は各出力毎にネットワーク全体を通して別々の推論を必要とする。
本稿では,複数の画像効果を効率的に生成できるニューラルアーキテクチャ探索手法に基づく新しい枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.23583915884236
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diverse user preferences over images have recently led to a great amount of
interest in controlling the imagery effects for image restoration tasks.
However, existing methods require separate inference through the entire network
per each output, which hinders users from readily comparing multiple imagery
effects due to long latency. To this end, we propose a novel framework based on
a neural architecture search technique that enables efficient generation of
multiple imagery effects via two stages of pruning: task-agnostic and
task-specific pruning. Specifically, task-specific pruning learns to adaptively
remove the irrelevant network parameters for each task, while task-agnostic
pruning learns to find an efficient architecture by sharing the early layers of
the network across different tasks. Since the shared layers allow for feature
reuse, only a single inference of the task-agnostic layers is needed to
generate multiple imagery effects from the input image. Using the proposed
task-agnostic and task-specific pruning schemes together significantly reduces
the FLOPs and the actual latency of inference compared to the baseline. We
reduce 95.7% of the FLOPs when generating 27 imagery effects, and make the GPU
latency 73.0% faster on 4K-resolution images.
- Abstract（参考訳）: 画像に対する多様なユーザの好みは、画像復元タスクにおける画像効果の制御に多大な関心を寄せている。
しかし、既存の手法では、各出力毎にネットワーク全体の推論を分離する必要があるため、長いレイテンシによる複数の画像効果の比較が困難になる。
そこで本研究では,タスク非依存とタスク固有プルーニングという2段階のプルーニングにより,複数の画像効果を効率的に生成できるニューラルアーキテクチャ探索手法に基づく新しい枠組みを提案する。
具体的には、タスク固有のプルーニングは、各タスクの無関係なネットワークパラメータを適応的に除去することを学び、タスクに依存しないプルーニングは、異なるタスク間でネットワークの初期レイヤを共有することによって、効率的なアーキテクチャを見つけることを学ぶ。
共有層は機能再利用を可能にするため、入力画像から複数の画像効果を生成するためにタスク非依存層の1つの推論しか必要としない。
提案したタスク依存型およびタスク固有型プルーニングスキームを併用することにより、FLOPと実際の推論遅延をベースラインと比較して大幅に低減する。
27のイメージエフェクトを生成する場合、フラップの95.7%を削減し、4k解像度画像のgpuレイテンシを73.0%高速化した。
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