Апаратна оптимізація методів покращення якості відео на основі глибинних нейронних мереж
Розглянуто проблеми та різноманітні аспекти оптимізації глибоких моделей покращення якості відео для ефективного виконання на сучасному апаратному забезпеченні. Основну увагу зосереджено на багатокадровій генеративній мережі з багатомасштабною структурою та покадровим вирівнюванням (MST-GAN). Запропоновано комплексну стратегію апаратного прискорення, яка охоплює структурне прорідження, квантування (FP16/INT8), конвеєризацію, паралелізацію та компіляцію моделі за допомогою TensorRT.