12月22日至23日,中国计算机学会举办的第十一届CCF大数据与计算智能大赛(简称2023 CCF BDCI)在广州顺利落幕。本届比赛吸引了来自12161名专业选手和10514支队伍报名参赛,共计提交作品约2万次。在激烈的终极角逐中,算能赛道的WELL团队脱颖而出,荣获大赛一等奖!
自从Stable Diffusion开源以来,优化技术和下游应用迅速涌现,然而直接生成的图像尺寸仅限于512~1024px,实际需求却常常远超这一分辨率,如4k或8k的图像。为了解决这一问题,超分辨率模型成为了一个可行的解决方案。
在对高效模型部署和极速推理速度的不断追求下,TPU作为专门用于深度学习任务的硬件加速器,其强大的计算能力和高效的并行处理能力,为性能提升和加速效果提供了有力支持。本次赛题《基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署》旨在为边缘计算设备上高分辨率图像生成效率的提升提供有效的技术方案,降低资源和内存需求,同时确保图像质量。
针对该赛题,WELL团队经过对比分析,采用了FSRCNN作为超分辨率模型,并设计了集中式超分辨率(Centralized Super Resolution)的方法与插值组合到一起用于提高图像分辨率。同时,他们将前后处理集成到模型中,利用TPU的算力加速前后处理的速度,以减少处理时间。
(WELL团队整体流程思路)
此外,本次比赛涌也现出众多出色团队。特别表扬“巴黎欧莱雅”团队与“Absofastlutely”团队,他们分别采用了模型前处理和后处理加速和多线程加速的方法,针对其训练、推理进行了优化,使方案更具挑战性。同时,也祝贺其他优秀团队在比赛中取得了出色成绩。
团队名称
| 晋级排名及 线上成绩
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WELL
| 第1名
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巴黎欧莱雅
| 第2名
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Fine-tuning
| 第3名
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Absofastlutely
| 第4名
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洋洋很棒
| 第5名
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(算能赛道最终晋级排名)
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