Эффективное уменьшение разрешения изображений в нейронных сетях на основе вейвлетов

Abstract

На основе дискретного вейвлет-преобразования реализованы несколько вариантов блоков для уменьшения разрешения изображений внутри моделей компьютерного зрения. Блоки протестированы с использованием моделей ResNetV2-50 и MobileNetV2 на наборе данных Flowers. При незначительном увеличении количества параметров и близком уровне качества удалось сократить количество эпох для сходимости на 34 %, а требования к видеопамяти на 18 %. Благодаря особенностям реализации предложенных блоков они могут быть использованы для замены слоев уменьшения разрешени я изображений и в моделях для других задач с целью экономии вычислительных ресурсов и ускорения процесса тренировки. В разработанных блоках для вычисления вейвлет-преобразования используются стандартные операция сложения и умножения, что позволяет при необходимости легко экспортировать обученные модели в другие форматы.