Fast and Memory-Efficient Network Towards Efficient Image Super-Resolution

计算机科学 块(置换群论) 架空(工程) 残余物 计算机工程 并行计算 特征(语言学) 内存管理 分布式计算 算法 计算机硬件 半导体存储器 语言学 操作系统 几何学 哲学 数学
作者
Zongcai Du,Ding Liu,Jie Liu,Jie Tang,Gangshan Wu,Lean Fu
标识
DOI:10.1109/cvprw56347.2022.00101
摘要

Runtime and memory consumption are two important aspects for efficient image super-resolution (EISR) models to be deployed on resource-constrained devices. Recent advances in EISR [16], [32] exploit distillation and aggregation strategies with plenty of channel split and concatenation operations to fully use limited hierarchical features. In contrast, sequential network operations avoid frequently accessing preceding states and extra nodes, and thus are beneficial to reducing the memory consumption and runtime overhead. Following this idea, we design our lightweight network backbone by mainly stacking multiple highly optimized convolution and activation layers and decreasing the usage of feature fusion. We propose a novel sequential attention branch, where every pixel is assigned an important factor according to local and global contexts, to enhance high-frequency details. In addition, we tailor the residual block for EISR and propose an enhanced residual block (ERB) to further accelerate the network inference. Finally, combining all the above techniques, we construct a fast and memory-efficient network (FMEN) and its small version FMEN-S, which runs 33% faster and reduces 74% memory consumption compared with the state-of-the-art EISR model: E-RFDN, the champion in [49]. Besides, FMEN-S achieves the lowest memory consumption and the second shortest runtime in NTIRE 2022 challenge on efficient super-resolution [28]. Code is available at https://github.com/NJU-Jet/FMEN.

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