論文の概要: Efficient Real-World Deblurring using Single Images: AIM 2025 Challenge Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12788v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 17:57:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.438619
• Title: Efficient Real-World Deblurring using Single Images: AIM 2025 Challenge Report
• Title（参考訳）: AIM 2025 Challenge Report
• Authors: Daniel Feijoo, Paula Garrido-Mellado, Marcos V. Conde, Jaesung Rim, Alvaro Garcia, Sunghyun Cho, Radu Timofte,
• Abstract要約: 本稿では,単体画像チャレンジを用いたAIM 2025高効率実世界のデブロアリングについてレビューする。 この課題は、よく知られたRSBlurデータセットに基づいた新しいテストセットに基づいている。 最高性能のアプローチは、PSNRの31.1298 dBを達成し、この領域における効率的な手法の可能性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.64053782297197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper reviews the AIM 2025 Efficient Real-World Deblurring using Single Images Challenge, which aims to advance in efficient real-blur restoration. The challenge is based on a new test set based on the well known RSBlur dataset. Pairs of blur and degraded images in this dataset are captured using a double-camera system. Participant were tasked with developing solutions to effectively deblur these type of images while fulfilling strict efficiency constraints: fewer than 5 million model parameters and a computational budget under 200 GMACs. A total of 71 participants registered, with 4 teams finally submitting valid solutions. The top-performing approach achieved a PSNR of 31.1298 dB, showcasing the potential of efficient 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 in efficient real-world image deblurring.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 単一画像チャレンジを用いたAIM 2025の高効率リアルワールドデブロアリングについてレビューする。 この課題は、よく知られたRSBlurデータセットに基づいた新しいテストセットに基づいている。 このデータセットのぼやけた画像と劣化した画像のペアは、ダブルカメラシステムを使用してキャプチャされる。 参加者は、500万以下のモデルパラメータと200 GMAC以下の計算予算の厳密な効率の制約を満たすとともに、これらのタイプの画像を効果的に損なうソリューションを開発することを任務としていた。 71人の参加者が登録され、4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31.1298 dBを達成し、この領域における効率的な手法の可能性を示した。 本稿では,課題の概要を包括的に紹介し,提案手法と比較し,実世界の効率的な画像デブロアリングの研究者にとって貴重な参考資料となる。

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