#171
summarized by : Anonymous
Achieving On-Mobile Real-Time Super-Resolution With Neural Architecture and Pruning Search

どんな論文か?

単一画像における超解像度において最近高性能化が進んでいるが、リソースが制限されているような環境においてリアルタイムで超解像度には従来手法では難しかった。本研究では、単一超解像度をリソースが制限された環境において実現可能なフレームワークを提案し、その提案フレームワークをスマートフォン上に適用し、リアルタイムで処理を実現したのと同時に、従来手法と比較して遜色のない精度を達成した。

新規性

リアルタイム性を確保するため、適切なモデルを構成したら枝刈りモデルを構築し、枝刈りの割合を設定できるフレームワークを構築した。モデルの構成方法はWDSR-A、WDSR-Bというresidual blockの構造を見直したモデルを利用して複数のモデル案から最も精度の良いモデルを選定。枝刈りはベイズ最適化法を利用して枝刈りを構築。

結果

従来手法SRCNNからWDSRまでの主要な単一画像超解像度手法と比較して遜色のない結果が得られている。さらにサムソン製のスマートフォンGalaxyS20に搭載してリアルタイムで超解像度が実現できている。

その他(なぜ通ったか?等)

リアルタイムでスマートフォンで超解像度がじつげんできているところと他の従来手法と比較して遜色のない精度が出ていること