Fugu-MT 論文翻訳(概要): Knowledge Distillation with Multi-granularity Mixture of Priors for Image Super-Resolution

論文の概要: Knowledge Distillation with Multi-granularity Mixture of Priors for Image Super-Resolution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02573v1
Date: Wed, 3 Apr 2024 08:47:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-04 18:00:28.422933
Title: Knowledge Distillation with Multi-granularity Mixture of Priors for Image Super-Resolution
Title（参考訳）: 画像超解像における先行成分の多粒度混合による知識蒸留
Authors: Simiao Li, Yun Zhang, Wei Li, Hanting Chen, Wenjia Wang, Bingyi Jing, Shaohui Lin, Jie Hu,
Abstract要約: 本研究は,KDPKフレームワークのマルチグラニュラリティ混合であるMIDPKを示し,高効率な画像超解像モデルを実現する。提案手法の有効性を示す実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.558550480342614
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Knowledge distillation (KD) is a promising yet challenging model compression technique that transfers rich learning representations from a well-performing but cumbersome teacher model to a compact student model. Previous methods for image super-resolution (SR) mostly compare the feature maps directly or after standardizing the dimensions with basic algebraic operations (e.g. average, dot-product). However, the intrinsic semantic differences among feature maps are overlooked, which are caused by the disparate expressive capacity between the networks. This work presents MiPKD, a multi-granularity mixture of prior KD framework, to facilitate efficient SR model through the feature mixture in a unified latent space and stochastic network block mixture. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of the proposed MiPKD method.
Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は、リッチな学習表現を優れた性能を持つ教師モデルからコンパクトな学生モデルに伝達する、有望だが挑戦的なモデル圧縮技術である。以前の画像超解法(SR)は、主に次元の標準化後の特徴写像と基本的な代数演算(例えば、平均、ドット積)を直接比較する。しかし、特徴写像の固有の意味的差異は、ネットワーク間の異なる表現能力によって引き起こされるため、見過ごされてしまう。本研究では,従来のKDフレームワークの多粒度混合であるMiPKDを提案する。大規模実験により提案手法の有効性が示された。

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