論文の概要: AIM 2022 Challenge on Instagram Filter Removal: Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08997v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 12:21:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-18 18:09:19.562870
• Title: AIM 2022 Challenge on Instagram Filter Removal: Methods and Results
• Title（参考訳）: AIM 2022がInstagramフィルタ除去に挑戦:方法と結果
• Authors: Furkan K{\i}nl{\i}, Sami Mente\c{s}, Bar{\i}\c{s} \"Ozcan, Furkan K{\i}ra\c{c}, Radu Timofte, Yi Zuo, Zitao Wang, Xiaowen Zhang, Yu Zhu, Chenghua Li, Cong Leng, Jian Cheng, Shuai Liu, Chaoyu Feng, Furui Bai, Xiaotao Wang, Lei Lei, Tianzhi Ma, Zihan Gao, Wenxin He, Woon-Ha Yeo, Wang-Taek Oh, Young-Il Kim, Han-Cheol Ryu, Gang He, Shaoyi Long, S. M. A. Sharif, Rizwan Ali Naqvi, Sungjun Kim, Guisik Kim, Seohyeon Lee, Sabari Nathan, Priya Kansal
• Abstract要約: 本稿では,Instagramフィルタ除去におけるAIM 2022チャレンジの方法と結果を紹介する。 この課題の主な目的は、コンテンツを保存する際に適用されたフィルタの影響を緩和する、現実的で視覚的に可視な画像を作ることである。 ベースラインとしてこのタスクに関する2つの先行研究があり、チャレンジの最終段階では合計9つのチームが競い合っています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.98814754338841
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces the methods and the results of AIM 2022 challenge on Instagram Filter Removal. Social media filters transform the images by consecutive non-linear operations, and the feature maps of the original content may be interpolated into a different domain. This reduces the overall performance of the recent deep learning strategies. The main goal of this challenge is to produce realistic and visually plausible images where the impact of the filters applied is mitigated while preserving the content. The proposed solutions are ranked in terms of the PSNR value with respect to the original images. There are two prior studies on this task as the baseline, and a total of 9 teams have competed in the final phase of the challenge. The comparison of qualitative results of the proposed solutions and the benchmark for the challenge are presented in this report.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Instagramフィルタ除去におけるAIM 2022チャレンジの方法と結果を紹介する。 ソーシャルメディアフィルタは連続した非線形操作によって画像を変換し、元のコンテンツの特徴マップを別の領域に補間する。 これにより、最近のディープラーニング戦略全体のパフォーマンスが低下する。 この課題の主な目標は、コンテンツを保存しながら、フィルタが与えた影響を緩和するリアルで視覚的に妥当な画像を作成することである。 提案手法は,元の画像に対してPSNR値でランク付けされる。 ベースラインとしてこのタスクに関する2つの先行研究があり、チャレンジの最終段階では合計9つのチームが競い合っています。 本報告では,提案手法の質的結果と課題に対するベンチマークを比較した。

関連論文リスト

• NTIRE 2025 Challenge on Image Super-Resolution ($\times$4): Methods and Results [159.15538432295656]
  NTIRE 2025イメージ超解像(4ドル)チャレンジは、CVPR 2025の第10回NETREワークショップのコンペティションのひとつ。 この課題は、低分解能(LR)画像から高分解能(HR)画像を復元することを目的としている。 286人の参加者が参加し、25チームが有効なエントリーを提出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-20T12:08:22Z)
• NTIRE 2022 Challenge on Perceptual Image Quality Assessment [90.04931572825859]
  画像品質評価(IQA)におけるNTIRE 2022の課題について報告する。 この課題は、知覚画像処理アルゴリズムによるIQAの新たな課題に対処するためである。 当選方法は、最先端の性能を示すことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-23T13:36:49Z)
• Patch-wise Contrastive Style Learning for Instagram Filter Removal [3.867363075280544]
  ソーシャルメディアフィルターは、現実世界のビジュアル分析アプリケーションにおいて、様々な汚職や摂動の最も一般的なリソースの1つである。 Contrastive Instagram Filter removed Network (CIFR)を導入し、新しいマルチレイヤパッチワイドコントラスト学習機構を用いることで、Instagramフィルタ除去のこの考え方を強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-15T14:38:28Z)
• AIM 2020 Challenge on Learned Image Signal Processing Pipeline [150.55468168329926]
  本稿では,第2回AIM学習ISPチャレンジをレビューし,提案したソリューションと結果について解説する。 参加チームは現実世界のRAW-to-RGBマッピング問題を解決し、Huawei P20デバイスが捉えた品質の低いRAW画像を、Canon 5D DSLRカメラで取得したのと同じ写真にマッピングすることを目的としていた。 提案手法はベースライン結果を大幅に改善し,実用的な画像信号処理パイプラインモデリングのための最先端技術を定義した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-10T09:25:47Z)
• NTIRE 2020 Challenge on Real Image Denoising: Dataset, Methods and Results [181.2861509946241]
  本稿は、新たに導入されたデータセットに焦点をあてて、実画像の復調に関するNTIRE 2020の課題をレビューする。 課題は、SIDDベンチマークに基づく実際の画像のデノゲーションに関する以前のNTIRE 2019チャレンジの新バージョンである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-08T15:46:19Z)
• NTIRE 2020 Challenge on Real-World Image Super-Resolution: Methods and Results [148.54397669654958]
  本稿は,NTIRE 2020における現実世界の超解像に関する課題を概観する。 この課題は、真の高解像度画像と低解像度画像のペアが利用できない現実世界の設定に対処する。 合計22チームが最終テストフェーズに出場し、この問題に対する新しい革新的な解決策を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T08:17:04Z)
• NTIRE 2020 Challenge on Perceptual Extreme Super-Resolution: Methods and Results [240.4967106943687]
  本稿では,NTIRE 2020の超高解像度超解像に関する課題を概観する。 課題は、倍率係数16で入力画像を超解凍することであった。 登録参加者は280人、最終結果は19チームが提出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-03T11:30:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。