генеративно-змагальні мережі

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.

Наведено порівняльний аналіз сучасних методів суперроздільної здатності (Super Resolution, SR), що підвищують точність розпізнавання облич у системах відеоспостереження. Низька якість зображень, отриманих з камер спостереження, є значною перешкодою для ефективної ідентифікації осіб, що робить застосування SR-методів особливо актуальним.