Imagination和Visidon联合开发基于深度学习的超分辨率技术

IMG Series4 NNA帮助先进的AI软件大幅提升图像和视频的分辨率

5月17日，Imagination Technologies与Visidon Oy联合推动移动、数字电视和汽车市场的嵌入式应用向基于深度学习的超分辨率过渡。凭借这项人工智能（AI）技术，用户可以通过先进的算法将低分辨率图像和视频的分辨率提高到4K和8K。IMG Series4 NNA能够在系统级芯片严格的功耗和散热要求下，以更高的效率实时完成此类苛刻的流程。

Imagination的IMG Series4神经网络加速器（NNA）通过其Tensor Tiling技术为先进的AI图像处理软件带来强大的计算性能与领先的能效。结合Visidon在深度学习视频增强网络领域的专业知识，该解决方案能够帮助原设备制造商将尖端AI增强技术应用于图像修复和着色，通过上采样(up-sampling)，将低分辨率源数据还原为高分辨输出，大幅降低视频传输带宽。

Visidon首席技术官Matti Niskanen表示：“Visidon解决方案的两大支柱是高能效和高性能。我们十分惊喜地看到我们的深度学习网络能够在Imagination的IMG Series4 NNA上如此轻松地运行，同时也被处理高计算工作负载时所保持的整体能效所震撼。我们希望双方能够进一步深化合作，共同开辟AI超分辨率技术的未来。”

Imagination产品管理总监Gilberto Rodriguez表示：“Imagination和Visidon都在保证性能和功耗的前提下构建技术。我们十分高兴能够与Visidon共同推动先进AI图像处理技术的发展，使原设备制造商能够使用领先的IP和软件提供超分辨率应用。希望我们两家公司的合作将为移动、数字电视和汽车系统级芯片领域的创新带来新的机会。”

IMG Series4 AI计算引擎采用Tensor Tiling技术，能够在系统带宽低并且需要高推理速度的情况下运行Visidon超分辨率解决方案组合中的主要算法——卷积神经网络。

Visidon开发了一套基于深度学习的超分辨率网络，可将视频传输的分辨率升级和修复到现代显示器要求的4K（2160p）和8K（4320p）分辨率。Visidon超分辨率技术在保留图像细节的同时，增加视频帧尺寸，实现了优于行业标准放大算法的超高输出质量。Visidon一般通过将超分辨率与降噪技术相结合来避免噪点的增加，同时保留逼真的细节与清晰度。