Uma solução rápida e eficiente para vídeo super resolution em dispositivos móveis - Vitória, André Barbosa da (2024)
RESUMO: Apesar das evoluções no processamento de imagens para Super Resolução, técnicas energeticamente eficientes que possam ser aplicadas em dispositivos móveis ainda precisam ser exploradas. Para isso, este trabalho apresenta uma análise comparativa de arquiteturas de redes neurais profundas para Super Resolução de Vídeos (Video Super Resolution - VSR) em dispositivos móveis. Foram avaliados dois modelos: a SRResNet e a ELSR, vencedor da Mobile AI Challenge de 2022. As redes foram treinadas e testadas utilizando o REDS Dataset, que contém amostras de vídeo em alta e baixa resolução. A avaliação de desempenho foi realizada com base em três métricas principais: Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), tempo de execução e consumo energético. A SRResNet alcançou um PSNR médio de 28,29, superando ligeiramente o PSNR de 27,91 da ELSR. Em termos de velocidade de execução, a SRResNet demonstrou melhor desempenho com um tempo médio de 0, 2ms por quadro, enquanto a ELSR necessitou de 2, 11ms. No aspecto de eficiência energética, a SRResNet consumiu apenas 0, 09W em comparação com os 0, 24W da ELSR. Estes resultados indicam que a SRResNet oferece um equilíbrio promissor entre qualidade de imagem, tempo de execução e consumo de energia, sendo uma solução viável para VSR em dispositivos móveis com recursos limitados.