대조 학습 기반 초해상도 모델 경량화 기법

Compression of Super-Resolution model Using Contrastive Learning

최근 딥러닝의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도 분야에 좋은 성과를 보여주고 있다. 그러나 보다 더 높은 성능을 획득하기 위해 네트워크의 깊이 및 파라미터의 수가 크게 증가하였고, 모바일 및 엣지 디바이스에 원활하게 적용되기 위하여 딥러닝 모델 경량화의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 초해상도 모델 중 하나인 EDSR(Enhanced Deep Residual Network)에 대조 학습 기반 지식 전이를 적용한 경량화 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 지식 전이 기법이 기존의 다른 지식 증류 기법보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다.