論文の概要: CADyQ: Content-Aware Dynamic Quantization for Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10345v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 07:50:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-22 13:38:18.940966
• Title: CADyQ: Content-Aware Dynamic Quantization for Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: CADyQ:画像超解像のためのコンテンツ対応動的量子化
• Authors: Cheeun Hong, Sungyong Baik, Heewon Kim, Seungjun Nah, Kyoung Mu Lee
• Abstract要約: 本稿では,画像超解像(SR)ネットワークのための新しいコンテント・アウェア・ダイナミック量子化(CADyQ)手法を提案する。 CADyQは、入力画像のローカル内容に基づいて、局所領域と層に最適なビットを適応的に割り当てる。 パイプラインは様々なSRネットワークでテストされ、いくつかの標準ベンチマークで評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.50793823060282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite breakthrough advances in image super-resolution (SR) with convolutional neural networks (CNNs), SR has yet to enjoy ubiquitous applications due to the high computational complexity of SR networks. Quantization is one of the promising approaches to solve this problem. However, existing methods fail to quantize SR models with a bit-width lower than 8 bits, suffering from severe accuracy loss due to fixed bit-width quantization applied everywhere. In this work, to achieve high average bit-reduction with less accuracy loss, we propose a novel Content-Aware Dynamic Quantization (CADyQ) method for SR networks that allocates optimal bits to local regions and layers adaptively based on the local contents of an input image. To this end, a trainable bit selector module is introduced to determine the proper bit-width and quantization level for each layer and a given local image patch. This module is governed by the quantization sensitivity that is estimated by using both the average magnitude of image gradient of the patch and the standard deviation of the input feature of the layer. The proposed quantization pipeline has been tested on various SR networks and evaluated on several standard benchmarks extensively. Significant reduction in computational complexity and the elevated restoration accuracy clearly demonstrate the effectiveness of the proposed CADyQ framework for SR. Codes are available at https://github.com/Cheeun/CADyQ.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による画像超解像(SR)の進歩にもかかわらず、SRネットワークの計算量が多いため、SRはまだユビキタスな応用を享受していない。 量子化はこの問題を解決するための有望なアプローチの1つである。 しかし、既存の手法ではビット幅が8ビット未満のsrモデルを量子化することはできず、固定ビット幅量子化により精度が著しく低下する。 本研究では,入力画像の局所的内容に基づいて,局所領域や層に最適なビットを割り当てる,SRネットワーク用コンテンツ認識動的量子化(CADyQ)手法を提案する。 これにより、トレーニング可能なビットセレクタモジュールを導入し、各レイヤの適切なビット幅および量子化レベルと所定のローカルイメージパッチを決定する。 このモジュールは、パッチの画像勾配の平均大きさと、レイヤの入力特徴の標準偏差の両方を用いて、推定される量子化感度によって制御される。 提案した量子化パイプラインは様々なSRネットワーク上でテストされ、いくつかの標準ベンチマークで広く評価されている。 計算複雑性の大幅な低減と復元精度の向上は,提案するcadyqフレームワークの有効性を明確に示している。 コードはhttps://github.com/cheeun/cadyqで入手できる。

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