論文の概要: AIM 2020 Challenge on Real Image Super-Resolution: Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12072v1
• Date: Fri, 25 Sep 2020 07:42:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-14 23:07:59.605618
• Title: AIM 2020 Challenge on Real Image Super-Resolution: Methods and Results
• Title（参考訳）: 実像超解像に関するAIM 2020の課題:方法と結果
• Abstract要約: 本稿では,ECCV 2020と共同で開催されているAIMワークショップの一環として,実像超解法(SR)課題を紹介する。 この課題には、入力イメージを$times$2、$times$3、$times$4のスケーリングファクタで超解答する3つのトラックが含まれる。 目標は、SRタスクの現実的な画像劣化により多くの注意を惹きつけることだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 246.25405948014736
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces the real image Super-Resolution (SR) challenge that was part of the Advances in Image Manipulation (AIM) workshop, held in conjunction with ECCV 2020. This challenge involves three tracks to super-resolve an input image for $\times$2, $\times$3 and $\times$4 scaling factors, respectively. The goal is to attract more attention to realistic image degradation for the SR task, which is much more complicated and challenging, and contributes to real-world image super-resolution applications. 452 participants were registered for three tracks in total, and 24 teams submitted their results. They gauge the state-of-the-art approaches for real image SR in terms of PSNR and SSIM.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,eccv 2020と共同で開催された画像操作(aim)ワークショップにおいて,sr(real image super- resolution)課題について紹介する。 この課題には、入力イメージを$\times$2、$\times$3、$\times$4でスーパー解決する3つのトラックが含まれる。 目標は、SRタスクの現実的な画像劣化により多くの注意を惹きつけることであり、それはより複雑で困難であり、現実世界の超解像アプリケーションに寄与する。 452人の参加者が合計3トラックに登録され、24チームが結果を提出した。 彼らはPSNRとSSIMの観点から、実画像SRの最先端のアプローチを評価する。

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