: Cloud computing är ofta tänkt som en idealisk lösning för att möjliggöra komplexa algoritmer på mobila enheter; genom att utnyttja fjärrresurser, man förväntar sig att minska körtid och energiförbrukning. Detta bortser dock från kostnaden för att överföra data över nätverket, vars overhead ofta förnekar fördelarna med molnet, särskilt för data-tunga bildbehandlingsprogram. Vi inför en ny bildbehandlingsrörledning som minskar mängden överförda data. Kärnan i vår strategi är transform receptet, en representation av bilden omvandling tillämpas på ett foto som är kompakt och kan korrekt beräknas från ett aggressivt komprimerat in foto. Dessa egenskaper gör cloud computing effektivare i situationer där överföring av vanliga JPEG-komprimerade bilder skulle vara för kostsamt när det gäller energi och / eller tid. I exemplet ovan, där vi använde en aggressiv inställning, vår strategi minskar mängden överförda data upp till 80× jämfört med standard JPEG komprimerade bilder. Den producerar en utgång som visuellt liknar mark-sanningen resultatet beräknas direkt från den ursprungliga okomprimerade fotografiet. Foto från datasetet MIT 5k [2011]. Moln bildbehandling föreslås ofta som en lösning på den begränsade datorkraft och batteritid mobila enheter: det tillåter komplexa algoritmer att köra på kraftfulla servrar med praktiskt taget obegränsad energiförsörjning. Tyvärr förbiser detta tiden och energikostnaden för att ladda upp indata och ladda ner utdatabilder. När överföring overhead redovisas, bearbetning av bilder på en fjärrserver blir mindre attraktiv och många program inte gynnas av moln offloading. Vi strävar efter att ändra detta när det gäller bildförbättringar som bevarar det övergripande innehållet i en bild. Vår nyckelinsikt är att servern i detta fall kan beräkna och överföra en beskrivning av omvandlingen från input till output, som vi kallar ett transformrecept. Vid likvärdig kvalitet, våra recept är mycket mer kompakt än JPEG-bilder: detta minskar kundens nedladdning. Dessutom kan recept beräknas från mycket komprimerade ingångar som avsevärt minskar data som laddas upp till servern. Kunden rekonstruerar en högkvalitativ approximation av produktionen genom att tillämpa receptet på sin lokala högkvalitativa inmatning. Vi visar våra resultat på 168 bilder och 10 bildbehandlingsapplikationer, vilket visar att våra recept utgör en kompakt representation för en mängd olika bildfilter. Med en likvärdig överföringsbudget ger de resultat av högre kvalitet än JPEG-komprimerade in-/utmatningsbilder, med en ökning i storleksordningen 10 dB i många fall. Vi visar nyttan av recept på en mobiltelefon genom att profilera energiförbrukningen och latency för både lokala och moln beräkning: en omvandla receptbaserade rörledning körs 2-4× snabbare och använder 2-7× mindre energi än lokala eller naiva moln beräkning.
I REF infördes begreppet transform recept.
Transform recipes for efficient cloud photo enhancement
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}