Pytorch图像去噪实战（三十五）：MobileUNet轻量化图像去噪实战，面向低算力设备部署
news2026/5/4 22:38:54
Pytorch图像去噪实战（三十五）：MobileUNet轻量化图像去噪实战，面向低算力设备部署一、问题场景：模型效果不错，但部署太慢前面我们实现了很多效果不错的去噪模型，例如 UNet、ResUNet、Restormer。但真实部署时，我遇到一个很现实的问题：模型太大，推理太慢，无法在普通服务器或边缘设备上实时运行。比如：OCR前处理要求毫秒级响应Web接口并发压力大CPU环境没有GPU移动端设备算力有限Docker服务内存受限这时不能只追求PSNR，还要考虑：参数量FLOPs推理速度内存占用部署稳定性所以这一篇我们做一个轻量化去噪模型：MobileUNet。二、轻量化的核心思路常见轻量化方法：减少通道数使用深度可分离卷积减少网络层数使用小模型蒸馏使用量化推理分辨率分块处理本文重点实现：
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