論文の概要: The Tenth NTIRE 2025 Image Denoising Challenge Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12276v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 17:35:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-24 16:33:05.801427
• Title: The Tenth NTIRE 2025 Image Denoising Challenge Report
• Title（参考訳）: 第10回 NTIRE 2025 Image Denoising Challenge Report
• Authors: Lei Sun, Hang Guo, Bin Ren, Luc Van Gool, Radu Timofte, Yawei Li, Xiangyu Kong, Hyunhee Park, Xiaoxuan Yu, Suejin Han, Hakjae Jeon, Jia Li, Hyung-Ju Chun, Donghun Ryou, Inju Ha, Bohyung Han, Jingyu Ma, Zhijuan Huang, Huiyuan Fu, Hongyuan Yu, Boqi Zhang, Jiawei Shi, Heng Zhang, Huadong Ma, Deepak Kumar Tyagi, Aman Kukretti, Gajender Sharma, Sriharsha Koundinya, Asim Manna, Jun Cheng, Shan Tan, Jun Liu, Jiangwei Hao, Jianping Luo, Jie Lu, Satya Narayan Tazi, Arnim Gautam, Aditi Pawar, Aishwarya Joshi, Akshay Dudhane, Praful Hambadre, Sachin Chaudhary, Santosh Kumar Vipparthi, Subrahmanyam Murala, Jiachen Tu, Nikhil Akalwadi, Vijayalaxmi Ashok Aralikatti, Dheeraj Damodar Hegde, G Gyaneshwar Rao, Jatin Kalal, Chaitra Desai, Ramesh Ashok Tabib, Uma Mudenagudi, Zhenyuan Lin, Yubo Dong, Weikun Li, Anqi Li, Ang Gao, Weijun Yuan, Zhan Li, Ruting Deng, Yihang Chen, Yifan Deng, Zhanglu Chen, Boyang Yao, Shuling Zheng, Feng Zhang, Zhiheng Fu, Anas M. Ali, Bilel Benjdira, Wadii Boulila, Jan Seny, Pei Zhou, Jianhua Hu, K. L. Eddie Law, Jaeho Lee, M. J. Aashik Rasool, Abdur Rehman, SMA Sharif, Seongwan Kim, Alexandru Brateanu, Raul Balmez, Ciprian Orhei, Cosmin Ancuti, Zeyu Xiao, Zhuoyuan Li, Ziqi Wang, Yanyan Wei, Fei Wang, Kun Li, Shengeng Tang, Yunkai Zhang, Weirun Zhou, Haoxuan Lu,
• Abstract要約: 主な目的は、高品質な denoising 性能を達成することのできるネットワークアーキテクチャを開発することである。 このタスクは、独立した付加的な白色ガウスノイズ(AWGN)を50の定音レベルで仮定する。 参加者は合計290名で、20チームが有効な結果の提出に成功している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 145.50639422469158
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an overview of the NTIRE 2025 Image Denoising Challenge ({\sigma} = 50), highlighting the proposed methodologies and corresponding results. The primary objective is to develop a network architecture capable of achieving high-quality denoising performance, quantitatively evaluated using PSNR, without constraints on computational complexity or model size. The task assumes independent additive white Gaussian noise (AWGN) with a fixed noise level of 50. A total of 290 participants registered for the challenge, with 20 teams successfully submitting valid results, providing insights into the current state-of-the-art in image denoising.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, NTIRE 2025 Image Denoising Challenge ({\sigma} = 50)の概要を述べる。 主な目的は,PSNRを用いて定量的に評価し,計算複雑性やモデルサイズに制約を加えることなく,高品質な復調性能を実現するネットワークアーキテクチャを開発することである。 このタスクは、独立した付加的な白色ガウスノイズ(AWGN)を50の定音レベルで仮定する。 チャレンジに登録された参加者は合計290名で、20チームが有効な結果の提出に成功し、現在の画像装飾の現状に関する洞察を提供した。

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