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文章目录
- 前言
- Abstract
- 1. Introduction
- 2. Related works
- 3. Proposed method
- 3.1. Preliminaries
- 3.2. Motivation
- 3.3. Complexity-based image-to-bit mapping
- 3.4. Sensitivity-based layer-to-bit mapping
- 3.5. Bit-aware clipping
- 3.6. Finetuning
- 4. Experiments
- 4.1. Implementation details
- 4.2. Comparison with adaptive quantization
- 4.3. Comparison with static quantization
- 4.4. Qualitative results
- 4.5. Ablation study
- 4.6. Complexity analysis
- 5. Conclusion
前言
论文题目：AdaBM: On-the-Fly Adaptive Bit Mapping for Image Super-Resolution —— AdaBM:图像超分辨率的Fly自适应位映射
论文地址：AdaBM: On-the-Fly Adaptive Bit Mapping for Image Super-Resolution
论文源码：https://github.com/Cheeun/AdaBM
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Abstract
尽管图像超分辨率 (SR) 问题使用深度神经网络经历了前所未有的恢复精度，但由于计算成本巨大，它还没有有限的通用应用。由于 SR 的不同输入图像面临不同的恢复困难，因此基于输入图像（称为自适应推理）调整计算成本已成为压缩 SR 网络的一种有前途的解决方案。具体来说，在不牺牲精度的情况下，调整量化位宽已成功地降低了推理和内存开销。