論文の概要: AIM 2025 Challenge on High FPS Motion Deblurring: Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06793v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 15:22:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:04.212605
• Title: AIM 2025 Challenge on High FPS Motion Deblurring: Methods and Results
• Title（参考訳）: AIM 2025 高FPS動作劣化への挑戦:方法と結果
• Abstract要約: 本稿では,AIM 2025 High FPS Non-Uniform Motion Deblurring Challengeについて概説し,提案手法と最終結果について述べる。 68人の参加者が参加し、9つのチームが最終的に有効なエントリーを提出した。 本稿では,高FPSシングルイメージモーションの劣化における最先端の進歩を徹底的に評価し,現場における顕著な進展を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 164.40213599684935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a comprehensive review of the AIM 2025 High FPS Non-Uniform Motion Deblurring Challenge, highlighting the proposed solutions and final results. The objective of this challenge is to identify effective networks capable of producing clearer and visually compelling images in diverse and challenging conditions, by learning representative visual cues for complex aggregations of motion types. A total of 68 participants registered for the competition, and 9 teams ultimately submitted valid entries. This paper thoroughly evaluates the state-of-the-art advances in high-FPS single image motion deblurring, showcasing the significant progress in the field, while leveraging samples of the novel dataset, MIORe, that introduces challenging examples of movement patterns.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AIM 2025 High FPS Non-Uniform Motion Deblurring Challengeの総合的なレビューを行い,提案手法と最終結果について述べる。 この課題の目的は,動作型の複雑な集約のための代表的な視覚的手がかりを学習することにより,多様で困難な状況下で明瞭で視覚的に説得力のある画像を生成できる効果的なネットワークを同定することである。 68人の参加者が参加し、9つのチームが最終的に有効なエントリーを提出した。 本稿では,動きパターンの挑戦的な例を紹介した新しいデータセットMIOReのサンプルを活用しながら,高FPSシングルイメージモーションのデブロアリングにおける最先端の進歩を徹底的に評価し,現場における顕著な進歩を示す。

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