Le britannique Imagination Technologies, bien connu pour ses cœurs de processeur graphiques, s’est associé à la société finlandaise Visidon afin d’accélérer la transition des applications embarquées sur des marchés comme la téléphonie mobile, la télévision numérique et l’automobile vers les technologies de super-résolution reposant sur l'apprentissage profond (deep learning). On rappellera ici que, dans le domaine du traitement d’images, la super-résolution désigne le processus qui consiste, moyennant des méthodes matérielles ou des techniques algorithmiques, à améliorer la résolution spatiale, c’est-à-dire le niveau de détail d’une image.

L’approche prônée par Imagination et Visidon, qui s’appuie sur l’intelligence artificielle, est censée permettre l'augmentation de la résolution d’images ou de vidéos basse résolution (« upscaling » en anglais) jusqu’aux niveaux 4K et 8K grâce à des algorithmes évolués. Ici c’est l’accélérateur neuronal (NNA) IMG Series4 d’imagination qui est mis à contribution pour exécuter ces processus exigeants en temps réel et avec éco-efficacité dans les contraintes thermiques et de consommation des puces-systèmes SoC.

Avec une performance de 12,5 Tops par cœur pour une enveloppe thermique de moins d’un watt, cet accélérateur neuronal offre une puissance de calcul élevée et une grande efficacité énergétique pour le traitement IA d’images grâce, en particulier, à la technologie Tensor Tiling (lire notre article). Combinée à l'expertise de Visidon dans les réseaux d'amélioration vidéo par apprentissage profond, la solution donnera aux équipementiers la possibilité d'inclure des techniques d’amélioration IA pour des applications allant de la restauration et de la coloration d'images, à la réduction drastique de la bande passante de diffusion vidéo en sur-échantillonnant le contenu source basse résolution, précise Imagination.

La société britannique ajoute que le moteur de traitement IA IMG Series4 avec la technologie Tensor Tiling a été conçu pour offrir un taux d'inférence élevé lors de l’exécution de réseaux de neurones à convolution, utilisés justement dans les solutions de super-résolution de Visidon. Les techniques d’apprentissage profond mises en œuvre par la firme finlandaise permettent d’upscaler et de remasteriser des flux vidéo tout en conservant les détails de l'image. Le résultat en serait une qualité supérieure en sortie de traitement, surpassant ceux obtenus avec les algorithmes standard d’upscaling de l'industrie.

Visidon associe généralement super-résolution et réduction du bruit pour éliminer l'augmentation du bruit lors du processus d’upscaling tout en préservant les détails réels et la précision des images.