論文の概要: Residual Sparsity Connection Learning for Efficient Video Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07687v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 17:36:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 16:04:41.049675
• Title: Residual Sparsity Connection Learning for Efficient Video Super-Resolution
• Title（参考訳）: 効率的なビデオ超解像のための残差接続学習
• Authors: Bin Xia, Jingwen He, Yulun Zhang, Yucheng Hang, Wenming Yang, Luc Van Gool
• Abstract要約: Residual Sparsity Connection Learning (RSCL) は、畳み込みカーネルの冗長性を低減し、小さな性能低下を伴うコンパクトなVSRネットワークを得るための構造化プルーニング方式である。 残余ブロックのプルーニング制限を軽減するため,特徴チャネルを保存し,重要なチャネルのみを操作するResidual Sparsity Connection (RSC) スキームを設計する。 画素シャッフル演算では、複数のフィルタをプルーニング単位としてグループ化し、プルーニング後の特徴チャネル空間変換の精度を保証する特別なプルーニング方式を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.91300531162098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Lighter and faster models are crucial for the deployment of video super-resolution (VSR) on resource-limited devices, e.g., smartphones and wearable devices. In this paper, we develop Residual Sparsity Connection Learning (RSCL), a structured pruning scheme, to reduce the redundancy of convolution kernels and obtain a compact VSR network with a minor performance drop. However, residual blocks require the pruned filter indices of skip and residual connections to be the same, which is tricky for pruning. Thus, to mitigate the pruning restrictions of residual blocks, we design a Residual Sparsity Connection (RSC) scheme by preserving the feature channels and only operating on the important channels. Moreover, for the pixel-shuffle operation, we design a special pruning scheme by grouping several filters as pruning units to guarantee the accuracy of feature channel-space conversion after pruning. In addition, we introduce Temporal Finetuning (TF) to reduce the pruning error amplification of hidden states with temporal propagation. Extensive experiments show that the proposed RSCL significantly outperforms recent methods quantitatively and qualitatively. Codes and models will be released.
• Abstract（参考訳）: 軽量で高速なモデルは、例えばスマートフォンやウェアラブルデバイスのようなリソース制限されたデバイスへのビデオ超解像(VSR)の展開に不可欠である。 本稿では,構造化プルーニング方式であるResidual Sparsity Connection Learning(RSCL)を開発し,畳み込みカーネルの冗長性を低減し,性能低下の少ないコンパクトなVSRネットワークを実現する。 しかし、残差ブロックは、スキップと残差接続のプルーニングされたフィルタインデックスを同一にする必要があるため、プルーニングには難しい。 そこで我々は,残余ブロックのプルーニング制限を軽減するために,特徴チャネルを保存し,重要なチャネルのみを操作するResidual Sparsity Connection (RSC) スキームを設計する。 さらに,画素シャッフル動作では,複数のフィルタをプルーニングユニットとしてグループ化し,プルーニング後の特徴チャネル空間変換の精度を保証する特別なプルーニングスキームを設計する。 さらに,時間的伝播を伴う隠れ状態のプルーニング誤差増幅を低減するため,時間的微細化(TF)を導入する。 広範な実験により, 提案するrsclは, 近年の手法を定量的に, 定性的に上回っていることがわかった。 コードとモデルがリリースされます。

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