論文の概要: NTIRE 2025 Challenge on Efficient Burst HDR and Restoration: Datasets, Methods, and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12089v1
• Date: Sat, 17 May 2025 17:10:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.030008
• Title: NTIRE 2025 Challenge on Efficient Burst HDR and Restoration: Datasets, Methods, and Results
• Title（参考訳）: NTIRE 2025 効率的なバーストHDRとリカバリの課題:データセット,方法,結果
• Authors: Sangmin Lee, Eunpil Park, Angel Canelo, Hyunhee Park, Youngjo Kim, Hyung-Ju Chun, Xin Jin, Chongyi Li, Chun-Le Guo, Radu Timofte, Qi Wu, Tianheng Qiu, Yuchun Dong, Shenglin Ding, Guanghua Pan, Weiyu Zhou, Tao Hu, Yixu Feng, Duwei Dai, Yu Cao, Peng Wu, Wei Dong, Yanning Zhang, Qingsen Yan, Simon J. Larsen, Ruixuan Jiang, Senyan Xu, Xingbo Wang, Xin Lu, Marcos V. Conde, Javier Abad-Hernandez, Alvaro Garcıa-Lara, Daniel Feijoo, Alvaro Garcıa, Zeyu Xiao, Zhuoyuan Li,
• Abstract要約: NTIRE 2025 Efficient Burst HDR and Restoration Challengeをレビューする。 この課題は、新しいRAWマルチフレームフュージョンデータセットに基づいている。 最高性能のアプローチはPSNRの43.22dBを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.9254007598818
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper reviews the NTIRE 2025 Efficient Burst HDR and Restoration Challenge, which aims to advance efficient multi-frame high dynamic range (HDR) and restoration techniques. The challenge is based on a novel RAW multi-frame fusion dataset, comprising nine noisy and misaligned RAW frames with various exposure levels per scene. Participants were tasked with developing solutions capable of effectively fusing these frames while adhering to strict efficiency constraints: fewer than 30 million model parameters and a computational budget under 4.0 trillion FLOPs. A total of 217 participants registered, with six teams finally submitting valid solutions. The top-performing approach achieved a PSNR of 43.22 dB, showcasing the potential of novel methods in this domain. This paper provides a comprehensive overview of the challenge, compares the proposed solutions, and serves as a valuable reference for researchers and practitioners in efficient burst HDR and restoration.
• Abstract（参考訳）: NTIRE 2025 Efficient Burst HDR and Restoration Challengeは,効率的なマルチフレームハイダイナミックレンジ(HDR)とリカバリ技術の向上を目的としている。 この課題は、新しいRAW多フレーム融合データセットに基づいており、シーンごとに様々な露出レベルを持つ9つのノイズと不整合RAWフレームで構成されている。 参加者は、3000万以下のモデルパラメータと4.0兆のFLOP未満の計算予算という厳格な効率の制約に固執しつつ、これらのフレームを効果的に融合できるソリューションを開発することを任務としていた。 合計217人の参加者が登録され、6つのチームが最終的に有効なソリューションを提出した。 最高性能のアプローチはPSNRの43.22dBを達成し、この領域における新しい手法の可能性を示した。 本稿では,本課題を概観し,提案手法と比較し,高効率バーストHDRと修復における研究者や実践者にとって貴重な参考となる。

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