論文の概要: MIPI 2023 Challenge on Nighttime Flare Removal: Methods and Results
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13770v1
- Date: Tue, 23 May 2023 07:34:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 18:15:18.572975
- Title: MIPI 2023 Challenge on Nighttime Flare Removal: Methods and Results
- Title(参考訳): 夜間フレア除去に関するmipi 2023チャレンジ : 方法と結果
- Authors: Yuekun Dai, Chongyi Li, Shangchen Zhou, Ruicheng Feng, Qingpeng Zhu,
Qianhui Sun, Wenxiu Sun, Chen Change Loy, Jinwei Gu
- Abstract要約: 我々は、MIPI 2023でナイトタイムフレア除去トラックを要約し、レビューする。
120人が登録され、11チームが最終テストフェーズで結果を提出した。
この課題で開発されたソリューションは、夜間フレア除去における最先端のパフォーマンスを達成した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 88.0792325532059
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Developing and integrating advanced image sensors with novel algorithms in
camera systems are prevalent with the increasing demand for computational
photography and imaging on mobile platforms. However, the lack of high-quality
data for research and the rare opportunity for in-depth exchange of views from
industry and academia constrain the development of mobile intelligent
photography and imaging (MIPI). With the success of the 1st MIPI Workshop@ECCV
2022, we introduce the second MIPI challenge including four tracks focusing on
novel image sensors and imaging algorithms. In this paper, we summarize and
review the Nighttime Flare Removal track on MIPI 2023. In total, 120
participants were successfully registered, and 11 teams submitted results in
the final testing phase. The developed solutions in this challenge achieved
state-of-the-art performance on Nighttime Flare Removal. A detailed description
of all models developed in this challenge is provided in this paper. More
details of this challenge and the link to the dataset can be found at
https://mipi-challenge.org/MIPI2023/ .
- Abstract(参考訳): カメラシステムにおける新しいアルゴリズムによる高度な画像センサの開発と統合は、モバイルプラットフォームでの計算写真や画像の需要の増加とともに普及している。
しかし、研究のための高品質なデータがないことと、産業や学界からの視点を深く交換する稀な機会が、モバイル・インテリジェント・フォトグラフィー・イメージング(MIPI)の開発を妨げている。
第1回MIPIワークショップ@ECCV 2022の成功により、新しい画像センサと画像アルゴリズムに焦点を当てた4つのトラックを含む第2回MIPIチャレンジを紹介した。
本稿では,MIPI 2023のナイトタイムフレア除去トラックについて概説する。
合計で120人の参加者が登録に成功し、11チームが最終テストフェーズの結果を提出した。
この課題で開発されたソリューションは、夜間フレア除去における最先端のパフォーマンスを達成した。
本論文では,本課題で開発された全モデルについて詳述する。
この課題の詳細とデータセットへのリンクはhttps://mipi-challenge.org/MIPI2023/ で確認できる。
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