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: 翻訳完了
• 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
• 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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