論文の概要: NTIRE 2020 Challenge on Real-World Image Super-Resolution: Methods and
Results
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01996v1
- Date: Tue, 5 May 2020 08:17:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-06 14:36:04.193822
- Title: NTIRE 2020 Challenge on Real-World Image Super-Resolution: Methods and
Results
- Title（参考訳）: NTIRE 2020 : 実世界の超解像への挑戦:方法と結果
- Authors: Andreas Lugmayr, Martin Danelljan, Radu Timofte, Namhyuk Ahn, Dongwoon
Bai, Jie Cai, Yun Cao, Junyang Chen, Kaihua Cheng, SeYoung Chun, Wei Deng,
Mostafa El-Khamy, Chiu Man Ho, Xiaozhong Ji, Amin Kheradmand, Gwantae Kim,
Hanseok Ko, Kanghyu Lee, Jungwon Lee, Hao Li, Ziluan Liu, Zhi-Song Liu, Shuai
Liu, Yunhua Lu, Zibo Meng, Pablo Navarrete Michelini, Christian Micheloni,
Kalpesh Prajapati, Haoyu Ren, Yong Hyeok Seo, Wan-Chi Siu, Kyung-Ah Sohn,
Ying Tai, Rao Muhammad Umer, Shuangquan Wang, Huibing Wang, Timothy Haoning
Wu, Haoning Wu, Biao Yang, Fuzhi Yang, Jaejun Yoo, Tongtong Zhao, Yuanbo
Zhou, Haijie Zhuo, Ziyao Zong, Xueyi Zou
- Abstract要約: 本稿は,NTIRE 2020における現実世界の超解像に関する課題を概観する。
この課題は、真の高解像度画像と低解像度画像のペアが利用できない現実世界の設定に対処する。
合計22チームが最終テストフェーズに出場し、この問題に対する新しい革新的な解決策を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 148.54397669654958
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper reviews the NTIRE 2020 challenge on real world super-resolution.
It focuses on the participating methods and final results. The challenge
addresses the real world setting, where paired true high and low-resolution
images are unavailable. For training, only one set of source input images is
therefore provided along with a set of unpaired high-quality target images. In
Track 1: Image Processing artifacts, the aim is to super-resolve images with
synthetically generated image processing artifacts. This allows for
quantitative benchmarking of the approaches \wrt a ground-truth image. In Track
2: Smartphone Images, real low-quality smart phone images have to be
super-resolved. In both tracks, the ultimate goal is to achieve the best
perceptual quality, evaluated using a human study. This is the second challenge
on the subject, following AIM 2019, targeting to advance the state-of-the-art
in super-resolution. To measure the performance we use the benchmark protocol
from AIM 2019. In total 22 teams competed in the final testing phase,
demonstrating new and innovative solutions to the problem.
- Abstract（参考訳）: 本稿は,NTIRE 2020における現実世界の超解像に関する課題を概観する。
参加方法と最終結果に焦点を当てている。
この課題は、真の高解像度画像と低解像度画像のペアが利用できない現実世界の設定に対処する。
そのため、トレーニングには、1組のソース入力画像と1セットの高品質なターゲット画像のみが提供される。
Track 1: 画像処理アーティファクトでは、合成生成された画像処理アーティファクトで画像を超解する。
これにより、接地画像に対するアプローチの定量的ベンチマークが可能となる。
トラック2: スマートフォンの画像では、真の低品質のスマートフォン画像が解決されなければならない。
両方のトラックにおいて、究極のゴールは人間の研究を用いて評価された最高の知覚品質を達成することである。
これはaim 2019に続く2番目の課題であり、最先端の超高解像度化を目標としている。
パフォーマンスの測定には、AIM 2019のベンチマークプロトコルを使用します。
合計22チームが最終テストフェーズに参加し、新しい革新的な解決策を実証した。
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