論文の概要: Thinking in Granularity: Dynamic Quantization for Image Super-Resolution by Intriguing Multi-Granularity Clues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14330v2
- Date: Mon, 23 Dec 2024 01:44:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:51:24.008700
- Title: Thinking in Granularity: Dynamic Quantization for Image Super-Resolution by Intriguing Multi-Granularity Clues
- Title（参考訳）: 粒度を考える:多粒度曲線による画像超解像の動的量子化
- Authors: Mingshen Wang, Zhao Zhang, Feng Li, Ke Xu, Kang Miao, Meng Wang,
- Abstract要約: 本稿では,画像の固有特性を活かしたグラニュラーDQを提案する。
グラニュラーDQは局所パッチの多粒度解析を行い、その情報密度をさらに探究する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.254064282215033
- License:
- Abstract: Dynamic quantization has attracted rising attention in image super-resolution (SR) as it expands the potential of heavy SR models onto mobile devices while preserving competitive performance. Existing methods explore layer-to-bit configuration upon varying local regions, adaptively allocating the bit to each layer and patch. Despite the benefits, they still fall short in the trade-off of SR accuracy and quantization efficiency. Apart from this, adapting the quantization level for each layer individually can disturb the original inter-layer relationships, thus diminishing the representation capability of quantized models. In this work, we propose Granular-DQ, which capitalizes on the intrinsic characteristics of images while dispensing with the previous consideration for layer sensitivity in quantization. Granular-DQ conducts a multi-granularity analysis of local patches with further exploration of their information densities, achieving a distinctive patch-wise and layer-invariant dynamic quantization paradigm. Specifically, Granular-DQ initiates by developing a granularity-bit controller (GBC) to apprehend the coarse-to-fine granular representations of different patches, matching their proportional contribution to the entire image to determine the proper bit-width allocation. On this premise, we investigate the relation between bit-width and information density, devising an entropy-to-bit (E2B) mechanism that enables further fine-grained dynamic bit adaption of high-bit patches. Extensive experiments validate the superiority and generalization ability of Granular-DQ over recent state-of-the-art methods on various SR models. Code and supplementary statement can be found at \url{https://github.com/MmmingS/Granular-DQ.git}.
- Abstract（参考訳）: ダイナミック量子化は、画像超解像(SR)において、競争性能を維持しながら、重いSRモデルのモバイルデバイスへの可能性を拡張することで注目を集めている。
既存の手法では、各レイヤとパッチにビットを適応的に割り当て、各ローカル領域のレイヤ間構成を探索する。
この利点にもかかわらず、SRの精度と量子化効率のトレードオフにはまだ不足している。
これとは別に、各層に対して個別に量子化レベルを適用することは、元の層間関係を乱す可能性があるため、量子化モデルの表現能力は低下する。
本研究では,画像の固有特性を生かしたグラニュラーDQを提案する。
グラニュラーDQは、局所パッチの多粒度解析を行い、その情報密度をさらに探求し、固有のパッチワイドおよび層不変な動的量子化パラダイムを実現する。
具体的には、Granular-DQは、異なるパッチの粗い粒度の表現を識別する粒度ビットコントローラ(GBC)を開発し、画像全体への比例的な寄与を一致させて適切なビット幅割り当てを決定する。
本研究では,ビット幅と情報密度の関係を考察し,高ビットパッチのよりきめ細かな動的ビット適応を実現するエントロピー・ト・ビット(E2B)機構を考案する。
広範囲な実験により、様々なSRモデルにおける最近の最先端手法よりもグラニュラーDQの優位性と一般化能力が検証された。
コードと補足文は \url{https://github.com/MmmingS/Granular-DQ.git} にある。
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