論文の概要: NTIRE 2022 Challenge on Efficient Super-Resolution: Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05675v1
• Date: Wed, 11 May 2022 17:58:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-12 20:59:26.011852
• Title: NTIRE 2022 Challenge on Efficient Super-Resolution: Methods and Results
• Title（参考訳）: NTIRE 2022 効率的超解法への挑戦:方法と結果
• Abstract要約: NTIRE 2022の課題は、低解像度と対応する高解像度の画像のペアに基づいて、倍率$4の入力画像を超解凍することであった。 目的は、複数の測定基準に従って測定された効率を改善するために、単一画像超解像のためのネットワークを設計することであった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 279.8098140331206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper reviews the NTIRE 2022 challenge on efficient single image super-resolution with focus on the proposed solutions and results. The task of the challenge was to super-resolve an input image with a magnification factor of $\times$4 based on pairs of low and corresponding high resolution images. The aim was to design a network for single image super-resolution that achieved improvement of efficiency measured according to several metrics including runtime, parameters, FLOPs, activations, and memory consumption while at least maintaining the PSNR of 29.00dB on DIV2K validation set. IMDN is set as the baseline for efficiency measurement. The challenge had 3 tracks including the main track (runtime), sub-track one (model complexity), and sub-track two (overall performance). In the main track, the practical runtime performance of the submissions was evaluated. The rank of the teams were determined directly by the absolute value of the average runtime on the validation set and test set. In sub-track one, the number of parameters and FLOPs were considered. And the individual rankings of the two metrics were summed up to determine a final ranking in this track. In sub-track two, all of the five metrics mentioned in the description of the challenge including runtime, parameter count, FLOPs, activations, and memory consumption were considered. Similar to sub-track one, the rankings of five metrics were summed up to determine a final ranking. The challenge had 303 registered participants, and 43 teams made valid submissions. They gauge the state-of-the-art in efficient single image super-resolution.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,NTIRE 2022の高効率単一画像超解像問題について,提案手法と結果に着目して検討する。 課題のタスクは、低解像度画像と対応する高解像度画像のペアに基づいて、倍率$\times$4の入力画像を超解くことだった。 DIV2K検証セット上で少なくとも29.00dBのPSNRを維持しつつ、実行時、パラメータ、FLOP、アクティベーション、メモリ消費といったいくつかの指標に従って測定された効率の向上を達成するシングルイメージ超解像ネットワークを設計することを目的としていた。 IMDNは効率測定のベースラインとして設定されている。 課題はメイントラック(ランタイム)、サブトラック1(モデル複雑さ)、サブトラック2(オーバーパフォーマンス)の3トラックであった。 メイントラックでは,提案書の実際の実行時性能を評価した。 チームのランクは、検証セットとテストセット上の平均ランタイムの絶対値によって直接決定されました。 サブトラック1ではパラメータ数とFLOPが考慮された。 そして、この2つの指標の個々のランキングを要約して、このトラックの最終的なランキングを決定する。 サブトラック2では,実行時,パラメータカウント,FLOP,アクティベーション,メモリ消費といった5つの指標について検討した。 サブトラックと同様に、5つの指標のランキングがまとめられ、最終ランキングが決定される。 このチャレンジには303人の登録参加者が参加し、43チームが有効な応募を行った。 彼らは効率の良い単一画像の超解像で最先端の計測を行う。

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