論文の概要: NTIRE 2022 Challenge on Super-Resolution and Quality Enhancement of Compressed Video: Dataset, Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09314v1
• Date: Wed, 20 Apr 2022 08:50:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 14:46:35.115387
• Title: NTIRE 2022 Challenge on Super-Resolution and Quality Enhancement of Compressed Video: Dataset, Methods and Results
• Title（参考訳）: NTIRE 2022 圧縮ビデオの超解像化と品質向上への挑戦:データセット,方法,結果
• Authors: Ren Yang, Radu Timofte, Meisong Zheng, Qunliang Xing, Minglang Qiao, Mai Xu, Lai Jiang, Huaida Liu, Ying Chen, Youcheng Ben, Xiao Zhou, Chen Fu, Pei Cheng, Gang Yu, Junyi Li, Renlong Wu, Zhilu Zhang, Wei Shang, Zhengyao Lv, Yunjin Chen, Mingcai Zhou, Dongwei Ren, Kai Zhang, Wangmeng Zuo, Pavel Ostyakov, Vyal Dmitry, Shakarim Soltanayev, Chervontsev Sergey, Zhussip Magauiya, Xueyi Zou, Youliang Yan Pablo Navarrete Michelini, Yunhua Lu, Diankai Zhang, Shaoli Liu, Si Gao, Biao Wu, Chengjian Zheng, Xiaofeng Zhang, Kaidi Lu, Ning Wang, Thuong Nguyen Canh, Thong Bach, Qing Wang, Xiaopeng Sun, Haoyu Ma, Shijie Zhao, Junlin Li, Liangbin Xie, Shuwei Shi, Yujiu Yang, Xintao Wang, Jinjin Gu, Chao Dong, Xiaodi Shi, Chunmei Nian, Dong Jiang, Jucai Lin, Zhihuai Xie, Mao Ye, Dengyan Luo, Liuhan Peng, Shengjie Chen, Xin Liu, Qian Wang, Xin Liu, Boyang Liang, Hang Dong, Yuhao Huang, Kai Chen, Xingbei Guo, Yujing Sun, Huilei Wu, Pengxu Wei, Yulin Huang, Junying Chen, Ik Hyun Lee, Sunder Ali Khowaja, Jiseok Yoon
• Abstract要約: 圧縮ビデオの超解像化と品質向上に関する NTIRE 2022 Challenge をレビューする。 本課題では,LDVデータセット(240本)と95本の追加ビデオを含むLDV 2.0データセットを提案する。 提案手法と解法は,圧縮ビデオの高解像度化と品質向上の最先端性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 165.7792541023259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper reviews the NTIRE 2022 Challenge on Super-Resolution and Quality Enhancement of Compressed Video. In this challenge, we proposed the LDV 2.0 dataset, which includes the LDV dataset (240 videos) and 95 additional videos. This challenge includes three tracks. Track 1 aims at enhancing the videos compressed by HEVC at a fixed QP. Track 2 and Track 3 target both the super-resolution and quality enhancement of HEVC compressed video. They require x2 and x4 super-resolution, respectively. The three tracks totally attract more than 600 registrations. In the test phase, 8 teams, 8 teams and 12 teams submitted the final results to Tracks 1, 2 and 3, respectively. The proposed methods and solutions gauge the state-of-the-art of super-resolution and quality enhancement of compressed video. The proposed LDV 2.0 dataset is available at https://github.com/RenYang-home/LDV_dataset. The homepage of this challenge (including open-sourced codes) is at https://github.com/RenYang-home/NTIRE22_VEnh_SR.
• Abstract（参考訳）: 圧縮ビデオの超解像化と品質向上に関する NTIRE 2022 Challenge をレビューする。 本課題では,LDVデータセット(240本)と95本の追加ビデオを含むLDV 2.0データセットを提案する。 この挑戦には3つのトラックが含まれる。 track 1は、hevcが圧縮したビデオを固定qpで拡張することを目的としている。 トラック2とトラック3はHEVC圧縮ビデオの超高解像度化と品質向上を目標としている。 これらはそれぞれ x2 と x4 の超解像を必要とする。 3つのトラックは600以上の登録を集めている。 テストフェーズでは、8チーム、8チーム、12チームがそれぞれ1, 2, 3のトラックに最終結果を提出した。 提案手法と解法は,圧縮ビデオの高解像度化と品質向上の最先端性を評価する。 提案されているLDV 2.0データセットはhttps://github.com/RenYang-home/LDV_datasetで公開されている。 このチャレンジのホームページ(オープンソースコードを含む)はhttps://github.com/RenYang-home/NTIRE22_VEnh_SRにある。

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