論文の概要: NTIRE 2025 Challenge on Event-Based Image Deblurring: Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12401v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 18:06:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-26 02:51:26.990211
• Title: NTIRE 2025 Challenge on Event-Based Image Deblurring: Methods and Results
• Title（参考訳）: NTIRE 2025 イベントベース画像の劣化に関する課題:方法と結果
• Abstract要約: NTIRE 2025 : First Challenge on Event-based Image Deblurringについて概説する。 この課題の第一の目的は、高品質な画像の劣化を実現するイベントベースの手法を設計することである。 我々は、この課題がイベントベースの視覚研究のさらなる進歩を後押しすることを期待している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 162.7095344078484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an overview of NTIRE 2025 the First Challenge on Event-Based Image Deblurring, detailing the proposed methodologies and corresponding results. The primary goal of the challenge is to design an event-based method that achieves high-quality image deblurring, with performance quantitatively assessed using Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR). Notably, there are no restrictions on computational complexity or model size. The task focuses on leveraging both events and images as inputs for single-image deblurring. A total of 199 participants registered, among whom 15 teams successfully submitted valid results, offering valuable insights into the current state of event-based image deblurring. We anticipate that this challenge will drive further advancements in event-based vision research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, NTIRE 2025によるイベントベース画像のデブロワーリングに関する第1回チャレンジの概要について, 提案手法とそれに対応する結果について概説する。 この課題の第一の目的は、Pak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) を用いて定量的に評価され、高品質な画像の劣化を実現するイベントベースの手法を設計することである。 特に、計算複雑性やモデルサイズに制限はない。 このタスクは、イベントとイメージの両方をインプットとして活用することに焦点を当てている。 合計199人の参加者が登録され、そのうち15チームが有効な結果の提出に成功した。 我々は、この課題がイベントベースの視覚研究のさらなる進歩を後押しすることを期待している。

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