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CVPR 2023【已开源】| Bicubic++:如何让你的超分辨网络变得更'瘦',更'快',更'强'!
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我们提出了一种名为 Bicubic++ 的实时轻量级单图像超分辨率(SR)网络。尽管在整个网络中使用输入图像的空间维度,Bicubic++ 首先学习图像的快速可逆降级和较低分辨率特征,以减少计算量。我们还构建了一个训练管道,在其中应用卷积层的端到端全局结构化剪枝,而不使用幅度和梯度范数等指标,并专注于优化剪枝网络在验证集上的 PSNR。此外,我们通过实验表明,偏差项会占用相当多的运行时间,同时略微增加 PSNR,因此我们还将偏差消除应用于卷积层。 我们的方法为所有测试的 SR 数据集在双三次升级 PSNR 上增加了约 1dB,对于 720p 输入和 4K 输出(均为 FP16 精度),在 RTX3090 上运行约 1.17ms,在 RTX3070 上运行约 2.9ms。 Bicubic++ 赢得了 NTIRE 2023 RTSR Track 2 x3 SR 竞赛,并且是所有竞争方法中最快的。几乎与标准 Bicubic 上采样方法一样快,我们相信 Bicubic++ 可以树立新的行业标准。 论文标题:Bicubic++: Slim, Slimmer, Slimmest - Designing an Industry-Grade Super-Resolution Network 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2305.02126.pdf 论文代码:https://github.com/aselsan-research-imaging-team/bicubic-plusplus
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