論文の概要: NTIRE 2020 Challenge on Real Image Denoising: Dataset, Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04117v1
• Date: Fri, 8 May 2020 15:46:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 13:11:00.551501
• Title: NTIRE 2020 Challenge on Real Image Denoising: Dataset, Methods and Results
• Title（参考訳）: NTIRE 2020によるリアルイメージのデノイングの課題:データセット,メソッド,結果
• Authors: Abdelrahman Abdelhamed, Mahmoud Afifi, Radu Timofte, Michael S. Brown, Yue Cao, Zhilu Zhang, Wangmeng Zuo, Xiaoling Zhang, Jiye Liu, Wendong Chen, Changyuan Wen, Meng Liu, Shuailin Lv, Yunchao Zhang, Zhihong Pan, Baopu Li, Teng Xi, Yanwen Fan, Xiyu Yu, Gang Zhang, Jingtuo Liu, Junyu Han, Errui Ding, Songhyun Yu, Bumjun Park, Jechang Jeong, Shuai Liu, Ziyao Zong, Nan Nan, Chenghua Li, Zengli Yang, Long Bao, Shuangquan Wang, Dongwoon Bai, Jungwon Lee, Youngjung Kim, Kyeongha Rho, Changyeop Shin, Sungho Kim, Pengliang Tang, Yiyun Zhao, Yuqian Zhou, Yuchen Fan, Thomas Huang, Zhihao Li, Nisarg A. Shah, Wei Liu, Qiong Yan, Yuzhi Zhao, Marcin Mo\.zejko, Tomasz Latkowski, Lukasz Treszczotko, Micha{\l} Szafraniuk, Krzysztof Trojanowski, Yanhong Wu, Pablo Navarrete Michelini, Fengshuo Hu, Yunhua Lu, Sujin Kim, Wonjin Kim, Jaayeon Lee, Jang-Hwan Choi, Magauiya Zhussip, Azamat Khassenov, Jong Hyun Kim, Hwechul Cho, Priya Kansal, Sabari Nathan, Zhangyu Ye, Xiwen Lu, Yaqi Wu, Jiangxin Yang, Yanlong Cao, Siliang Tang, Yanpeng Cao, Matteo Maggioni, Ioannis Marras, Thomas Tanay, Gregory Slabaugh, Youliang Yan, Myungjoo Kang, Han-Soo Choi, Kyungmin Song, Shusong Xu, Xiaomu Lu, Tingniao Wang, Chunxia Lei, Bin Liu, Rajat Gupta, Vineet Kumar
• Abstract要約: 本稿は、新たに導入されたデータセットに焦点をあてて、実画像の復調に関するNTIRE 2020の課題をレビューする。 課題は、SIDDベンチマークに基づく実際の画像のデノゲーションに関する以前のNTIRE 2019チャレンジの新バージョンである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 181.2861509946241
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper reviews the NTIRE 2020 challenge on real image denoising with focus on the newly introduced dataset, the proposed methods and their results. The challenge is a new version of the previous NTIRE 2019 challenge on real image denoising that was based on the SIDD benchmark. This challenge is based on a newly collected validation and testing image datasets, and hence, named SIDD+. This challenge has two tracks for quantitatively evaluating image denoising performance in (1) the Bayer-pattern rawRGB and (2) the standard RGB (sRGB) color spaces. Each track ~250 registered participants. A total of 22 teams, proposing 24 methods, competed in the final phase of the challenge. The proposed methods by the participating teams represent the current state-of-the-art performance in image denoising targeting real noisy images. The newly collected SIDD+ datasets are publicly available at: https://bit.ly/siddplus_data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新たに導入されたデータセット,提案手法,およびそれらの結果に着目したntire 2020チャレンジについて述べる。 課題は、SIDDベンチマークに基づく実際の画像のデノイングに関する以前のNTIRE 2019チャレンジの新バージョンである。 この課題は、新たに収集された検証と画像データセットのテストに基づいており、SIDD+と名付けられた。 この課題は,(1)ベイアパターンの生RGBと(2)標準RGB(sRGB)色空間における画像復調性能を定量的に評価するための2つのトラックを有する。 各トラックは250人の登録参加者を擁する。 合計22チームが24の方法を提案し、最終段階に出場した。 参加チームによる提案手法は,実雑音をターゲットとした画像復調における最先端の性能を示す。 新たに収集されたSIDD+データセットは、https://bit.ly/siddplus_dataで公開されている。

関連論文リスト

• NTIRE 2024 Challenge on Stereo Image Super-Resolution: Methods and Results [106.27490184458715]
  本稿では,立体像超解像(SR)における第3回 NTIRE チャレンジを要約する。 この課題の課題は、限られた計算予算の下でx4の倍率を持つ高解像度のステレオ画像対に高解像度のステレオ画像対を超解することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T13:59:36Z)
• NTIRE 2024 Challenge on Image Super-Resolution ($\times$4): Methods and Results [126.78130602974319]
  画像の超高解像度化に関するNTIRE 2024の課題(4ドル)をレビューする。 この課題は、低解像度(LR)入力から4倍の倍率で対応する高解像度(HR)画像を生成することである。 この挑戦の目的は、最も先進的なSR性能を持つ設計/解決を得ることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T13:45:48Z)
• NTIRE 2022 Challenge on Stereo Image Super-Resolution: Methods and Results [116.8625268729599]
  NTIREの課題は、標準的なバイコビック劣化下でのステレオ画像超解像問題を目的とした1トラックである。 合計238人の参加者が登録され、21チームが最終テストフェーズに出場した。 この課題はステレオ画像SRの新しいベンチマークを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-20T02:55:37Z)
• NTIRE 2021 Challenge on Burst Super-Resolution: Methods and Results [116.77874476501913]
  ノイズバーストが入力として与えられると、課題は解像度が4倍のクリーンなRGB画像を生成することだった。 この課題には、2つのトラックが含まれており、Track 1は合成されたデータに基づいて評価し、Track 2はモバイルカメラから現実世界のバーストを使用する。 最高性能の手法は、バースト超分解能タスクのための新しい最先端技術を設定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T17:55:28Z)
• Illumination Estimation Challenge: experience of past two years [57.13714732760851]
  第2回照明推定チャレンジ(IEC#2)を行った。 チャレンジには、一般的なもの、屋内のもの、照明が2つあり、それぞれ異なるシーンのパラメーターに焦点を当てていた。 他の主な特徴は、同じカメラセンサーモデルで撮影された画像の新しい大規模なデータセット(約5000)、各画像に付随する手動マークアップ、SpyderCubeキャリブレーションオブジェクトを使用して抽出されたさまざまな照明の下で多くの国で撮影されたシーンの多様なコンテンツ、IEC#1で使用されたCube+データセットからの画像のコンテストのようなマークアップです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-31T17:59:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。