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【图像超分】论文精读：AdaBM: On-the-Fly Adaptive Bit Mapping for Image Super-Resolution

news 2026/1/1 19:06:17

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）

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

CVPR 2024！超分加速模块！显著提升速度！

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。

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