論文の概要: NTIRE 2021 Challenge on Burst Super-Resolution: Methods and Results
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03839v1
- Date: Mon, 7 Jun 2021 17:55:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-08 17:57:50.104050
- Title: NTIRE 2021 Challenge on Burst Super-Resolution: Methods and Results
- Title（参考訳）: NTIRE 2021 バースト超解法に関する課題:方法と結果
- Authors: Goutam Bhat and Martin Danelljan and Radu Timofte and Kazutoshi Akita
and Wooyeong Cho and Haoqiang Fan and Lanpeng Jia and Daeshik Kim and Bruno
Lecouat and Youwei Li and Shuaicheng Liu and Ziluan Liu and Ziwei Luo and
Takahiro Maeda and Julien Mairal and Christian Micheloni and Xuan Mo and
Takeru Oba and Pavel Ostyakov and Jean Ponce and Sanghyeok Son and Jian Sun
and Norimichi Ukita and Rao Muhammad Umer and Youliang Yan and Lei Yu and
Magauiya Zhussip and Xueyi Zou
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.77874476501913
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper reviews the NTIRE2021 challenge on burst super-resolution. Given a
RAW noisy burst as input, the task in the challenge was to generate a clean RGB
image with 4 times higher resolution. The challenge contained two tracks; Track
1 evaluating on synthetically generated data, and Track 2 using real-world
bursts from mobile camera. In the final testing phase, 6 teams submitted
results using a diverse set of solutions. The top-performing methods set a new
state-of-the-art for the burst super-resolution task.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,バースト超解像におけるntire2021チャレンジについて述べる。
RAWノイズバーストを入力として、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。
チャレンジには2つのトラックが含まれており、トラック1は合成されたデータを評価し、トラック2はモバイルカメラからの実世界バーストを使っていた。
最終テストフェーズでは、6つのチームがさまざまなソリューションを使って結果を提出した。
top-performingメソッドは、burstスーパーレゾリューションタスクの新たな最先端を設定する。
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