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AdaBM：基于即时自适应位映射的图像超分辨率
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的量化感知训练框架ODM，用于解决图像超分辨率网络中的分布不匹配问题。该框架通过正则化特征的方差和引入分布偏移来减少不匹配，实验结果表明其效果更好且计算开销更少。
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关键要点
- 量化是减少图像超分辨率网络高计算复杂度的一种方法。
- 低位量化会导致超分辨率网络的准确性损失。
- 提出了一种新的量化感知训练框架ODM，解决SR网络中的分布不匹配问题。
- ODM框架不需要动态自适应，直接在训练过程中正则化特征的方差。
- 引入分布偏移以进一步减小分布不匹配问题。
- 实验结果表明ODM在减少分布不匹配问题方面表现更好，计算开销更少。
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