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저자정보
박정혁 (인하대학교) 윤민 (인하대학교) 송병철 (인하대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
2,311 - 2,315 (5page)

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In computer vision and image processing field, Super-Resolution (SR) have made remarkable development. SR receives a lot of demand in realworld scenarios such as medical, security, satellite, and others. To meet this demand, SR models which achieve high performance should be compressed to be a light model so that they can be applied in realworld. In the image classification field, there are lots of research that tried to compress the models to reduce computational costs while minimizing degradation in performance. However, simply applying those techniques like quantization to SR models intactly did not work well and made large degradation in performance due to the complexity of pixel-wise or patch-wise SR tasks. To solve this problem, researchers tried to compress the models by quantizing both activations and weights, which resulted in good performance. In this paper, we introduce and analyze these quantization techniques that achieve a reduction in bits while maintaining the performance successfully.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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