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: 処理完了
- 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
- Authors: Yawei Li and Kai Zhang and Radu Timofte and Luc Van Gool and Fangyuan
Kong and Mingxi Li and Songwei Liu and Zongcai Du and Ding Liu and Chenhui
Zhou and Jingyi Chen and Qingrui Han and Zheyuan Li and Yingqi Liu and
Xiangyu Chen and Haoming Cai and Yu Qiao and Chao Dong and Long Sun and
Jinshan Pan and Yi Zhu and Zhikai Zong and Xiaoxiao Liu and Zheng Hui and Tao
Yang and Peiran Ren and Xuansong Xie and Xian-Sheng Hua and Yanbo Wang and
Xiaozhong Ji and Chuming Lin and Donghao Luo and Ying Tai and Chengjie Wang
and Zhizhong Zhang and Yuan Xie and Shen Cheng and Ziwei Luo and Lei Yu and
Zhihong Wen and Qi Wu1 and Youwei Li and Haoqiang Fan and Jian Sun and
Shuaicheng Liu and Yuanfei Huang and Meiguang Jin and Hua Huang and Jing Liu
and Xinjian Zhang and Yan Wang and Lingshun Long and Gen Li and Yuanfan Zhang
and Zuowei Cao and Lei Sun and Panaetov Alexander and Yucong Wang and Minjie
Cai and Li Wang and Lu Tian and Zheyuan Wang and Hongbing Ma and Jie Liu and
Chao Chen and Yidong Cai and Jie Tang and Gangshan Wu and Weiran Wang and
Shirui Huang and Honglei Lu and Huan Liu and Keyan Wang and Jun Chen and Shi
Chen and Yuchun Miao and Zimo Huang and Lefei Zhang and Mustafa Ayazo\u{g}lu
and Wei Xiong and Chengyi Xiong and Fei Wang and Hao Li and Ruimian Wen and
Zhijing Yang and Wenbin Zou and Weixin Zheng and Tian Ye and Yuncheng Zhang
and Xiangzhen Kong and Aditya Arora and Syed Waqas Zamir and Salman Khan and
Munawar Hayat and Fahad Shahbaz Khan and Dandan Gaoand Dengwen Zhouand Qian
Ning and Jingzhu Tang and Han Huang and Yufei Wang and Zhangheng Peng and
Haobo Li and Wenxue Guan and Shenghua Gong and Xin Li and Jun Liu and Wanjun
Wang and Dengwen Zhou and Kun Zeng and Hanjiang Lin and Xinyu Chen and
Jinsheng Fang
- 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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