論文の概要: Edge-enhanced Feature Distillation Network for Efficient Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08759v1
• Date: Tue, 19 Apr 2022 08:57:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-20 21:12:52.784606
• Title: Edge-enhanced Feature Distillation Network for Efficient Super-Resolution
• Title（参考訳）: エッジ型高分解能機能蒸留ネットワーク
• Authors: Yan Wang
• Abstract要約: 本稿では,制約資源下での高周波情報を保存するために,EFDNというエッジ強化型特徴蒸留ネットワークを提案する。 我々は、エッジ強化戦略がエッジを維持し、最終的な修復品質を著しく向上することを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.245537312562826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the recently massive development in convolution neural networks, numerous lightweight CNN-based image super-resolution methods have been proposed for practical deployments on edge devices. However, most existing methods focus on one specific aspect: network or loss design, which leads to the difficulty of minimizing the model size. To address the issue, we conclude block devising, architecture searching, and loss design to obtain a more efficient SR structure. In this paper, we proposed an edge-enhanced feature distillation network, named EFDN, to preserve the high-frequency information under constrained resources. In detail, we build an edge-enhanced convolution block based on the existing reparameterization methods. Meanwhile, we propose edge-enhanced gradient loss to calibrate the reparameterized path training. Experimental results show that our edge-enhanced strategies preserve the edge and significantly improve the final restoration quality. Code is available at https://github.com/icandle/EFDN.
• Abstract（参考訳）: 近年の畳み込みニューラルネットワークの発展に伴い、エッジデバイスへの実用的な展開のために、多数の軽量cnnベースの画像超解像法が提案されている。 しかし、既存の手法のほとんどはネットワークまたは損失設計という1つの特定の側面に焦点を当てており、モデルサイズを最小化することが困難になっている。 この問題に対処するため,より効率的なSR構造を得るために,ブロック設計,アーキテクチャ探索,損失設計を行う。 本稿では,制約資源下での高周波情報保存のためのエッジ強化型特徴蒸留ネットワークEFDNを提案する。 本稿では,既存の再パラメータ化手法に基づくエッジ強化畳み込みブロックを構築する。 一方,再パラメータ化パストレーニングの校正のためのエッジ強化勾配損失を提案する。 実験の結果, エッジ強化戦略はエッジを保ち, 最終修復品質を著しく向上することがわかった。 コードはhttps://github.com/icandle/EFDNで入手できる。

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