論文の概要: Generative Adversarial Super-Resolution at the Edge with Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03355v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 10:58:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-09 12:32:19.890048
• Title: Generative Adversarial Super-Resolution at the Edge with Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 知識蒸留によるエッジの逆超解像生成
• Authors: Simone Angarano, Francesco Salvetti, Mauro Martini, Marcello Chiaberge
• Abstract要約: シングルイメージのスーパーソリューションは、信頼できるビジュアルストリームが必要な環境でのロボットタスクをサポートすることができる。 リアルタイム超解法のための効率的な生成逆ネットワークモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3764085113103222
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Single-Image Super-Resolution can support robotic tasks in environments where a reliable visual stream is required to monitor the mission, handle teleoperation or study relevant visual details. In this work, we propose an efficient Generative Adversarial Network model for real-time Super-Resolution. We adopt a tailored architecture of the original SRGAN and model quantization to boost the execution on CPU and Edge TPU devices, achieving up to 200 fps inference. We further optimize our model by distilling its knowledge to a smaller version of the network and obtain remarkable improvements compared to the standard training approach. Our experiments show that our fast and lightweight model preserves considerably satisfying image quality compared to heavier state-of-the-art models. Finally, we conduct experiments on image transmission with bandwidth degradation to highlight the advantages of the proposed system for mobile robotic applications.
• Abstract（参考訳）: シングルイメージのスーパーレゾリューションは、ミッションの監視、遠隔操作、関連する視覚詳細の研究のために信頼できるビジュアルストリームを必要とする環境でロボットタスクをサポートする。 本研究では,リアルタイム超解法のための効率的な生成適応型ネットワークモデルを提案する。 我々は、CPUおよびエッジTPUデバイス上での実行を促進するために、元のSRGANとモデル量子化を調整したアーキテクチャを採用し、最大200fpsの推論を実現した。 我々は,その知識をネットワークのより小さなバージョンに蒸留することで,モデルをさらに最適化し,標準的なトレーニングアプローチと比較して顕著な改善を得る。 実験の結果,我々の高速で軽量なモデルでは,高画質のモデルに比べて画質がかなり高いことがわかった。 最後に,提案する移動ロボット用システムの利点を強調するために,帯域劣化を伴う画像伝送実験を行う。

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