論文の概要: NTIRE 2025 Challenge on Day and Night Raindrop Removal for Dual-Focused Images: Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12711v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 07:35:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:38:09.553446
• Title: NTIRE 2025 Challenge on Day and Night Raindrop Removal for Dual-Focused Images: Methods and Results
• Title（参考訳）: NTIRE 2025 双焦点画像の昼夜降雨除去に関する課題:方法と結果
• Authors: Xin Li, Yeying Jin, Xin Jin, Zongwei Wu, Bingchen Li, Yufei Wang, Wenhan Yang, Yu Li, Zhibo Chen, Bihan Wen, Robby T. Tan, Radu Timofte, Qiyu Rong, Hongyuan Jing, Mengmeng Zhang, Jinglong Li, Xiangyu Lu, Yi Ren, Yuting Liu, Meng Zhang, Xiang Chen, Qiyuan Guan, Jiangxin Dong, Jinshan Pan, Conglin Gou, Qirui Yang, Fangpu Zhang, Yunlong Lin, Sixiang Chen, Guoxi Huang, Ruirui Lin, Yan Zhang, Jingyu Yang, Huanjing Yue, Jiyuan Chen, Qiaosi Yi, Hongjun Wang, Chenxi Xie, Shuai Li, Yuhui Wu, Kaiyi Ma, Jiakui Hu, Juncheng Li, Liwen Pan, Guangwei Gao, Wenjie Li, Zhenyu Jin, Heng Guo, Zhanyu Ma, Yubo Wang, Jinghua Wang, Wangzhi Xing, Anjusree Karnavar, Diqi Chen, Mohammad Aminul Islam, Hao Yang, Ruikun Zhang, Liyuan Pan, Qianhao Luo, XinCao, Han Zhou, Yan Min, Wei Dong, Jun Chen, Taoyi Wu, Weijia Dou, Yu Wang, Shengjie Zhao, Yongcheng Huang, Xingyu Han, Anyan Huang, Hongtao Wu, Hong Wang, Yefeng Zheng, Abhijeet Kumar, Aman Kumar, Marcos V. Conde, Paula Garrido, Daniel Feijoo, Juan C. Benito, Guanglu Dong, Xin Lin, Siyuan Liu, Tianheng Zheng, Jiayu Zhong, Shouyi Wang, Xiangtai Li, Lanqing Guo, Lu Qi, Chao Ren, Shuaibo Wang, Shilong Zhang, Wanyu Zhou, Yunze Wu, Qinzhong Tan, Jieyuan Pei, Zhuoxuan Li, Jiayu Wang, Haoyu Bian, Haoran Sun, Subhajit Paul, Ni Tang, Junhao Huang, Zihan Cheng, Hongyun Zhu, Yuehan Wu, Kaixin Deng, Hang Ouyang, Tianxin Xiao, Fan Yang, Zhizun Luo, Zeyu Xiao, Zhuoyuan Li, Nguyen Pham Hoang Le, An Dinh Thien, Son T. Luu, Kiet Van Nguyen, Ronghua Xu, Xianmin Tian, Weijian Zhou, Jiacheng Zhang, Yuqian Chen, Yihang Duan, Yujie Wu, Suresh Raikwar, Arsh Garg, Kritika, Jianhua Zheng, Xiaoshan Ma, Ruolin Zhao, Yongyu Yang, Yongsheng Liang, Guiming Huang, Qiang Li, Hongbin Zhang, Xiangyu Zheng, A. N. Rajagopalan,
• Abstract要約: NTIRE 2025 Challenge on Day and Night Raindrop removal for Dual-Focused Images。 この課題は、我々の収集した実世界のレインドロップ・クラリティーデータセットを使用して開発され、評価された、幅広い印象的なソリューションを受け取った。 この課題の主な目的は、様々な照明と焦点条件の下で雨滴を除去するタスクのための、新しく強力なベンチマークを確立することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 173.5963741512905
• License:
• Abstract: This paper reviews the NTIRE 2025 Challenge on Day and Night Raindrop Removal for Dual-Focused Images. This challenge received a wide range of impressive solutions, which are developed and evaluated using our collected real-world Raindrop Clarity dataset. Unlike existing deraining datasets, our Raindrop Clarity dataset is more diverse and challenging in degradation types and contents, which includes day raindrop-focused, day background-focused, night raindrop-focused, and night background-focused degradations. This dataset is divided into three subsets for competition: 14,139 images for training, 240 images for validation, and 731 images for testing. The primary objective of this challenge is to establish a new and powerful benchmark for the task of removing raindrops under varying lighting and focus conditions. There are a total of 361 participants in the competition, and 32 teams submitting valid solutions and fact sheets for the final testing phase. These submissions achieved state-of-the-art (SOTA) performance on the Raindrop Clarity dataset. The project can be found at https://lixinustc.github.io/CVPR-NTIRE2025-RainDrop-Competition.github.io/.
• Abstract（参考訳）: NTIRE 2025 Challenge on Day and Night Raindrop removal for Dual-Focused Images。 この課題は、我々の収集した実世界のレインドロップ・クラリティーデータセットを使用して開発され、評価された、幅広い印象的なソリューションを受け取った。 私たちのRaindrop Clarityデータセットは、既存のデアライニングデータセットと異なり、昼の雨滴、昼の雨滴、夜の雨滴、夜の背景の劣化など、より多様で、劣化のタイプや内容が難しい。 データセットは、トレーニング用の14,139イメージ、バリデーション用の240イメージ、テスト用の731イメージの3つのサブセットに分けられる。 この課題の主な目的は、様々な照明と焦点条件の下で雨滴を除去するタスクのための、新しく強力なベンチマークを確立することである。 コンペには合計361人が参加し、32チームが最終テストフェーズに有効なソリューションとファクトシートを提出した。 これらの提案は、Raindrop Clarityデータセット上で、最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成した。 このプロジェクトはhttps://lixinustc.github.io/CVPR-NTIRE2025-RainDrop-Competition.github.io/で見ることができる。

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