Dec, 2023

深度图像超分辨率模型压缩

TL;DR本研究使用三阶段的工作流对深度超分辨率模型进行压缩,通过教师 - 学生知识蒸馏和新设计的蒸馏损失函数来保持恢复性能,以实现大幅降低模型大小和浮点运算量,同时保持与原始模型和其他常用超分辨率方法相媲美的竞争性超分辨率性能。