title: Efficient super-resolution with knowledge distillation of GANs
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Вольф Дмитрий Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Volf Dmitrij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Вольф Дмитрий Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Volf Dmitrij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Пахомов Максим Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Pahomov Maksim Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Погожев Сергей Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Pogozev Sergej Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:40Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:40Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063110
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32445
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Нейросети, основанные на GAN фреймворке, в последнее время демонстрируют высокое качество в решении задачи Super Resolution. Однако данный класс алгоритмов страдает от ряда недостатков, таких как: большой размер, как следствие медленная скорость, нестабильный и долгий тренировочный процесс. 
  Данная работа предлагает использовать метод дистилляции знаний для решения вышеописанных проблем. В результате был реализован фреймворк, который позволяет производить данный процесс для модели ESRGAN и получены несколько конкурентоспособных моделей с точки зрения соотношения качества и скорости.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Neural networks based on the GAN framework have recently demonstrated high-quality results in Super Resolution task. However, this class of algorithms suffer from a variety of limitations such as their size leading to slow inference speed, unstable and slow training process.
  This work suggests using knowledge distillation method to deal with aforementioned problems. As a result, a framework for knowledge distillation based on ESRGAN model was implemented, as well as a couple of models trained by it competitive in terms of accuracy and speed trade off.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Нейросети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: генеративно-состязательные модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: эффективное улучшение качества изображения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: дистилляция знаний
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Neural Networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Generative Adversarial Networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Efficient Super-resolution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Knowledge Distillation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Efficient super-resolution with knowledge distillation of GANs
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Дистилляция генеративно-состязательных моделей для эффективного улучшения качества изображения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Pahomov_Maksim_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32445/1/Pahomov_Maksim_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,98 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32445/2/reviewSV_Otzyv.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 199,48 kB