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。
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