Jul, 2023
克服图片超分辨率网络中的分布不匹配问题
Overcoming Distribution Mismatch in Quantizing Image Super-Resolution Networks
Cheeun Hong, Kyoung Mu Lee
TL;DR量化是减少图像超分辨率（SR）网络高计算复杂度的一种有前途的方法，然而，与图像分类等高级任务相比，低位量化会导致 SR 网络的严重准确性损失。本文提出了一种新的量化感知训练框架 ODM，该框架有效地解决了 SR 网络中的分布不匹配问题，并且不需要动态自适应。该算法通过直接在训练过程中正则化特征的方差来减少不匹配，同时还引入了分布偏移以进一步减小分布不匹配问题。实验结果表明，ODM 在减少分布不匹配问题方面比现有的 SR 量化方法表现更好，计算开销也更少，这表明减小分布不匹配问题的重要性。