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原文中文，约1100字，阅读约需3分钟。
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内容提要
图像超分辨率（SR）技术旨在从低分辨率图像恢复高分辨率图像，但现有模型在资源受限设备上部署困难。本文提出了一种分布灵活的子集量化方法（DFSQ），通过归一化和快速量化点选择，显著提高了计算效率，尤其在低比特情况下表现优异，验证了其有效性。
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关键要点
- 图像超分辨率（SR）技术旨在从低分辨率图像恢复高分辨率图像，广泛应用于医学影像、视频增强和卫星图像处理等领域。
- 现有SR模型依赖庞大的网络规模和计算资源，难以在资源受限设备上部署。
- 现有量化方法需要完整的训练数据，训练成本高，难以满足实际需求。
- 研究高效的后训练量化方法能够在无需完整训练数据的情况下压缩模型，解决隐私和数据传输问题。
- 本文提出分布灵活的子集量化方法（DFSQ），通过归一化和快速量化点选择显著提高计算效率。
- DFSQ通过归一化消除样本和通道间的方差，采用硬件友好的子集量化方法选择最佳量化点。
- 快速选择策略将量化点选择的时间复杂度从指数级降至线性级，显著提升计算效率。
- DFSQ在所有比特配置下均优于现有方法，尤其在低比特情况下表现突出。
- 实验结果表明，DFSQ在高比特情况下无需微调即可达到与全精度模型相当的性能，在低比特情况下仍能显著优于现有方法。
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