論文の概要: NTIRE 2025 Challenge on Image Super-Resolution ($\times$4): Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14582v2
• Date: Tue, 29 Apr 2025 01:24:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.705454
• Title: NTIRE 2025 Challenge on Image Super-Resolution ($\times$4): Methods and Results
• Title（参考訳）: NTIRE 2025 Challenge on Image Super-Resolution$4: Methods and Results
• Authors: Zheng Chen, Kai Liu, Jue Gong, Jingkai Wang, Lei Sun, Zongwei Wu, Radu Timofte, Yulun Zhang, Xiangyu Kong, Xiaoxuan Yu, Hyunhee Park, Suejin Han, Hakjae Jeon, Dafeng Zhang, Hyung-Ju Chun, Donghun Ryou, Inju Ha, Bohyung Han, Lu Zhao, Yuyi Zhang, Pengyu Yan, Jiawei Hu, Pengwei Liu, Fengjun Guo, Hongyuan Yu, Pufan Xu, Zhijuan Huang, Shuyuan Cui, Peng Guo, Jiahui Liu, Dongkai Zhang, Heng Zhang, Huiyuan Fu, Huadong Ma, Yanhui Guo, Sisi Tian, Xin Liu, Jinwen Liang, Jie Liu, Jie Tang, Gangshan Wu, Zeyu Xiao, Zhuoyuan Li, Yinxiang Zhang, Wenxuan Cai, Vijayalaxmi Ashok Aralikatti, Nikhil Akalwadi, G Gyaneshwar Rao, Chaitra Desai, Ramesh Ashok Tabib, Uma Mudenagudi, Marcos V. Conde, Alejandro Merino, Bruno Longarela, Javier Abad, Weijun Yuan, Zhan Li, Zhanglu Chen, Boyang Yao, Aagam Jain, Milan Kumar Singh, Ankit Kumar, Shubh Kawa, Divyavardhan Singh, Anjali Sarvaiya, Kishor Upla, Raghavendra Ramachandra, Chia-Ming Lee, Yu-Fan Lin, Chih-Chung Hsu, Risheek V Hiremath, Yashaswini Palani, Yuxuan Jiang, Qiang Zhu, Siyue Teng, Fan Zhang, Shuyuan Zhu, Bing Zeng, David Bull, Jingwei Liao, Yuqing Yang, Wenda Shao, Junyi Zhao, Qisheng Xu, Kele Xu, Sunder Ali Khowaja, Ik Hyun Lee, Snehal Singh Tomar, Rajarshi Ray, Klaus Mueller, Sachin Chaudhary, Surya Vashisth, Akshay Dudhane, Praful Hambarde, Satya Naryan Tazi, Prashant Patil, Santosh Kumar Vipparthi, Subrahmanyam Murala, Bilel Benjdira, Anas M. Ali, Wadii Boulila, Zahra Moammeri, Ahmad Mahmoudi-Aznaveh, Ali Karbasi, Hossein Motamednia, Liangyan Li, Guanhua Zhao, Kevin Le, Yimo Ning, Haoxuan Huang, Jun Chen,
• Abstract要約: NTIRE 2025イメージ超解像(4ドル)チャレンジは、CVPR 2025の第10回NETREワークショップのコンペティションのひとつ。 この課題は、低分解能(LR)画像から高分解能(HR)画像を復元することを目的としている。 286人の参加者が参加し、25チームが有効なエントリーを提出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 159.15538432295656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents the NTIRE 2025 image super-resolution ($\times$4) challenge, one of the associated competitions of the 10th NTIRE Workshop at CVPR 2025. The challenge aims to recover high-resolution (HR) images from low-resolution (LR) counterparts generated through bicubic downsampling with a $\times$4 scaling factor. The objective is to develop effective network designs or solutions that achieve state-of-the-art SR performance. To reflect the dual objectives of image SR research, the challenge includes two sub-tracks: (1) a restoration track, emphasizes pixel-wise accuracy and ranks submissions based on PSNR; (2) a perceptual track, focuses on visual realism and ranks results by a perceptual score. A total of 286 participants registered for the competition, with 25 teams submitting valid entries. This report summarizes the challenge design, datasets, evaluation protocol, the main results, and methods of each team. The challenge serves as a benchmark to advance the state of the art and foster progress in image SR.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,CVPR 2025の第10回NETREワークショップのコンペティションのひとつとして,NTIRE 2025画像超解像(4ドル)課題を提案する。 この課題は、高分解能(HR)イメージを低分解能(LR)イメージから$\times$4のスケーリングファクタでバイキュービックダウンサンプリングによって生成することを目的としている。 目的は、最先端のSR性能を実現する効果的なネットワーク設計やソリューションを開発することである。 画像SR研究の2つの目的を反映するため,(1)復元トラック,PSNRに基づく画素単位の精度の強調,(2)知覚トラック,視覚リアリズム,および知覚スコアによるランク付けの2つのサブトラックが課題である。 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。 本報告では、各チームの課題設計、データセット、評価プロトコル、主な結果、方法について要約する。 この課題は、最先端のイメージSRを前進させ、画像SRの進歩を促進するためのベンチマークとして機能する。

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