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超解像を低コストで行う。ネットワーク中で特徴量を計算する際の乗算演算を全て加算に置き換えるAdderNetを利用。ただしハイパスを加算器のみで近似するのは難しいため学習可能なパワーActivationを提案。従来の超解像モデルのエネルギー消費量を1/2.5に削減することが可能。
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Song_AdderSR_Towards_Energy_Efficient_Image_Super-Resolution_CVPR_2021_paper.html
https://github.com/huawei-noah/AdderNet
論文概要
超解像を低コストで行う。ネットワーク中で特徴量を計算する際の乗算演算を全て加算に置き換えるAdderNetを利用。ただしハイパスを加算器のみで近似するのは難しいため学習可能なパワーActivationを提案。従来の超解像モデルのエネルギー消費量を1/2.5に削減することが可能。
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Song_AdderSR_Towards_Energy_Efficient_Image_Super-Resolution_CVPR_2021_paper.html
Code
https://github.com/huawei-noah/AdderNet