CVPR2021-ClassSR | A General Framework to Accelerate Super-Resolution Networks

思想其实很早就有了，关注一下
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.04039.pdf
Github地址：https://github.com/Xiangtaokong/ClassSR/tree/main/codes

Abstract:

我们旨在加速大图像（2K-8K）上的超分辨率（SR）网络。在实际使用中，通常将大图像分解为小子图像。基于此处理，我们发现不同的图像区域具有不同的复原难度，并且可以由具有不同容量的网络进行处理。凭直觉，光滑区域比复杂纹理更容易复原。为了利用此特性，我们可以采用适当的SR网络来处理分解后的不同子图像。在此基础上，我们提出了一个新的解决方案pipeline-ClassSR，它将分类和SR结合在一个统一的框架中。特别地，其首先使用类模块根据复原困难程度将子图像分类为不同的类别，然后应用SR模块对不同的类别执行SR。类模块是传统的分类网络，而SR模块是由待加速SR网络及其简化版本组成的网络容器。我们进一步介绍了一种新的分类方法，该方法具有两种损失-类别损失和平均损失，以产生分类结果。经过联合训练，大部分子图像将通过较小的网络