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#318
summarized by : Haruhi Shida
どんな論文か？
超解像技術の計算量を軽減する量子化のアプローチが注目されている．しかし既存の手法では，適応的なビット幅による量子化が難しく，精度の著しい低下を引き起こしている．そこで本研究では，SRネットワークに対して、入力画像の局所的な内容に基づいて局所領域と層に最適なビットを適応的に割り当てる、新しい内容適応型動的量子化（CADyQ）手法を提案し、高い平均ビット削減率と低い精度低下を実現する．
新規性
1.低ビット量子化に対する復元精度の感度が，局所画像領域とSRネットワーク層によって異なることを初めて観測した。
2.推定された量子化感度を条件とする軽量なビット選択モジュールを追加することで，パッチと層ごとに異なるビット幅でSRネットワークを量子化する新しい量子化フレームワークCADyQを提案．
結果
提案する量子化フレームワークCADyQはBitOPsと推論レイテンシに関する計算量を削減し，性能低下を無視できることを実験的に実証した．(添付画像)
その他（なぜ通ったか？等）
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