Conceitos Básicos
提案手法ICELUTは、CNNを完全にLUTに変換することで、高速で低消費電力な画像リタッチを実現する。
Resumo
本論文は、画像リタッチのための効率的なLUT活用手法を提案している。
- 入力チャンネル数が性能に重要であり、1x1の畳み込み層を持つネットワークがLUT変換に適していることを示した。
- 受容野サイズが小さいネットワークは、低解像度入力に対しても頑健な性能を示すことを発見した。32x32の極端に小さい入力解像度でも高い性能を維持できる。
- 提案手法ICELUTは、CNNを完全にLUTに変換することで、GPU上で0.4ms、CPUで7msという極めて高速な推論を実現した。また、消費電力も従来手法に比べて大幅に削減できる。
Estatísticas
提案手法ICELUTは、GPU上で0.4ms、CPUで7msの推論時間を実現した。
提案手法のFLOPsは26Kと、従来手法に比べて70倍以上の削減を達成した。
提案手法のストレージサイズは780KBと、非常に小さい。
Citações
"提案手法ICELUTは、CNNを完全にLUTに変換することで、高速で低消費電力な画像リタッチを実現する。"
"受容野サイズが小さいネットワークは、低解像度入力に対しても頑健な性能を示す。32x32の極端に小さい入力解像度でも高い性能を維持できる。"