論文の概要: MOFA: A Model Simplification Roadmap for Image Restoration on Mobile Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12494v1
• Date: Thu, 24 Aug 2023 01:29:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 15:44:11.488700
• Title: MOFA: A Model Simplification Roadmap for Image Restoration on Mobile Devices
• Title（参考訳）: MOFA: モバイルデバイス上の画像復元のためのモデル簡易ロードマップ
• Authors: Xiangyu Chen, Ruiwen Zhen, Shuai Li, Xiaotian Li and Guanghui Wang
• Abstract要約: 本稿では,展開前の画像復元モデルをさらに高速化するロードマップを提案する。 提案手法は,PSNRとSSIMを増大させながら,ランタイムを最大13%削減し,パラメータ数を最大23%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.54747506334433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image restoration aims to restore high-quality images from degraded counterparts and has seen significant advancements through deep learning techniques. The technique has been widely applied to mobile devices for tasks such as mobile photography. Given the resource limitations on mobile devices, such as memory constraints and runtime requirements, the efficiency of models during deployment becomes paramount. Nevertheless, most previous works have primarily concentrated on analyzing the efficiency of single modules and improving them individually. This paper examines the efficiency across different layers. We propose a roadmap that can be applied to further accelerate image restoration models prior to deployment while simultaneously increasing PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) and SSIM (Structural Similarity Index). The roadmap first increases the model capacity by adding more parameters to partial convolutions on FLOPs non-sensitive layers. Then, it applies partial depthwise convolution coupled with decoupling upsampling/downsampling layers to accelerate the model speed. Extensive experiments demonstrate that our approach decreases runtime by up to 13% and reduces the number of parameters by up to 23%, while increasing PSNR and SSIM on several image restoration datasets. Source Code of our method is available at \href{https://github.com/xiangyu8/MOFA}{https://github.com/xiangyu8/MOFA}.
• Abstract（参考訳）: 画像復元は、劣化した画像から高品質な画像を復元することを目的としており、ディープラーニング技術によって大きな進歩を遂げている。 この技術は、モバイル写真などのタスクにモバイルデバイスに広く適用されている。 メモリ制約やランタイム要件といったモバイルデバイスのリソース制限を考えると、デプロイメント中のモデルの効率性が最優先される。 それにもかかわらず、以前のほとんどの研究は主に単一モジュールの効率を分析し、個別に改善することに集中してきた。 本稿では,異なる層間の効率について検討する。 我々は,PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)とSSIM(Structural similarity Index)を同時に増加させながら,展開前の画像復元モデルをさらに高速化するロードマップを提案する。 ロードマップはまず、フロープ非感受性層上の部分畳み込みにより多くのパラメータを追加することで、モデルキャパシティを増加させる。 そして、モデル速度を加速するために、部分的な奥行きの畳み込みと、アップサンプリング/ダウンサンプリング層を分離する。 大規模な実験では,複数の画像復元データセット上でPSNRとSSIMを増大させながら,ランタイムを最大13%減らし,パラメータ数を最大23%減らした。 我々のメソッドのソースコードは、 \href{https://github.com/xiangyu8/MOFA}{https://github.com/xiangyu8/MOFA} で入手できる。

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