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English(EN) PatchINR: Patch-Based Implicit Neural Representations for Efficient and Scalable Inference

PatchINR 方法将 INR 推理延迟降低了 75%

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 PatchINR，一种用于隐式神经表示 (INR) 的新颖方法，可显著降低高分辨率信号建模的计算成本。通过将不重叠的块作为基本单元进行处理，并在单次前向传播中预测整个像素块，PatchINR 极大地减少了所需的推理查询次数。该方法在参数开销极小的情况下，实现了与传统像素级 INR 相当的重建质量，同时将推理延迟降低了 75%。此外，还提出了一种基于现场可编程门阵列 (FPGA) 的硬件加速架构，以进一步提高这种基于块的 INR 模型的效率。 AI

影响 这种方法可以实现需要高分辨率连续信号建模的更高效和可扩展的 AI 应用。

排序理由 详细介绍一种新的神经表示方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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PatchINR 方法将 INR 推理延迟降低了 75%

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Ngai Wong ·

    PatchINR: Patch-Based Implicit Neural Representations for Efficient and Scalable Inference

    Implicit Neural Representation (INR) provides an effective approach for continuous signal modeling, but classical per-pixel inference results in quadratic growth in inference count, leading to dramatically increased computational costs in high-resolution application scenarios. To…

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