論文の概要: Lightweight network towards real-time image denoising on mobile devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04687v2
• Date: Thu, 25 May 2023 15:23:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 23:48:01.397699
• Title: Lightweight network towards real-time image denoising on mobile devices
• Title（参考訳）: モバイルデバイス上でのリアルタイム画像デノーミングに向けた軽量ネットワーク
• Authors: Zhuoqun Liu and Meiguang Jin and Ying Chen and Huaida Liu and Canqian Yang and Hongkai Xiong
• Abstract要約: 深層畳み込みニューラルネットワークは、画像復調タスクにおいて大きな進歩を遂げている。 複雑なアーキテクチャと計算コストにより、モバイルデバイスへのデプロイが妨げられる。 モバイルフレンドリーなデノベーションネットワークであるMFDNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.130379174715742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep convolutional neural networks have achieved great progress in image denoising tasks. However, their complicated architectures and heavy computational cost hinder their deployments on mobile devices. Some recent efforts in designing lightweight denoising networks focus on reducing either FLOPs (floating-point operations) or the number of parameters. However, these metrics are not directly correlated with the on-device latency. In this paper, we identify the real bottlenecks that affect the CNN-based models' run-time performance on mobile devices: memory access cost and NPU-incompatible operations, and build the model based on these. To further improve the denoising performance, the mobile-friendly attention module MFA and the model reparameterization module RepConv are proposed, which enjoy both low latency and excellent denoising performance. To this end, we propose a mobile-friendly denoising network, namely MFDNet. The experiments show that MFDNet achieves state-of-the-art performance on real-world denoising benchmarks SIDD and DND under real-time latency on mobile devices. The code and pre-trained models will be released.
• Abstract（参考訳）: 深層畳み込みニューラルネットワークは、画像復調タスクにおいて大きな進歩を遂げている。 しかし、複雑なアーキテクチャと計算コストがモバイルデバイスへのデプロイメントを妨げる。 軽量デノゲーションネットワークの設計における最近の取り組みは、FLOP(floating-point operation)の削減とパラメータ数の削減に重点を置いている。 しかしながら、これらのメトリクスはデバイス上のレイテンシに直接相関しない。 本稿では,CNNベースのモバイル端末における実行時の性能に影響を及ぼす真のボトルネック,すなわちメモリアクセスコストとNPU非互換な操作を特定し,それに基づいてモデルを構築する。 さらにデノージング性能を向上させるため,モバイルフレンドリーなアテンションモジュールmfaとモデルリパラメータモジュールrepconvを提案し,低レイテンシと優れたデノージング性能を両立させた。 そこで本稿では,モバイルフレンドリーなデノベーションネットワークであるMFDNetを提案する。 実験の結果,mfdnetはリアルタイム遅延下でsiddとdndのリアルタイムデノイジングベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成していることがわかった。 コードと事前訓練されたモデルがリリースされる。

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