論文の概要: The Fourth Challenge on Image Super-Resolution ($\times$4) at NTIRE 2026: Benchmark Results and Method Overview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14558v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 02:41:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.689516
• Title: The Fourth Challenge on Image Super-Resolution ($\times$4) at NTIRE 2026: Benchmark Results and Method Overview
• Title（参考訳）: NTIRE 2026: Image Super-Resolution(4ドル)に関する第4回課題:ベンチマーク結果と方法概要
• Authors: Zheng Chen, Kai Liu, Jingkai Wang, Xianglong Yan, Jianze Li, Ziqing Zhang, Jue Gong, Jiatong Li, Lei Sun, Xiaoyang Liu, Radu Timofte, Yulun Zhang, Jihye Park, Yoonjin Im, Hyungju Chun, Hyunhee Park, MinKyu Park, Zheng Xie, Xiangyu Kong, Weijun Yuan, Zhan Li, Qiurong Song, Luen Zhu, Fengkai Zhang, Xinzhe Zhu, Junyang Chen, Congyu Wang, Yixin Yang, Zhaorun Zhou, Jiangxin Dong, Jinshan Pan, Shengwei Wang, Jiajie Ou, Baiang Li, Sizhuo Ma, Qiang Gao, Jusheng Zhang, Jian Wang, Keze Wang, Yijiao Liu, Yingsi Chen, Hui Li, Yu Wang, Congchao Zhu, Saeed Ahmad, Ik Hyun Lee, Jun Young Park, Ji Hwan Yoon, Kainan Yan, Zian Wang, Weibo Wang, Shihao Zou, Chao Dong, Wei Zhou, Linfeng Li, Jaeseong Lee, Jaeho Chae, Jinwoo Kim, Seonjoo Kim, Yucong Hong, Zhenming Yan, Junye Chen, Ruize Han, Song Wang, Yuxuan Jiang, Chengxi Zeng, Tianhao Peng, Fan Zhang, David Bull, Tongyao Mu, Qiong Cao, Yifan Wang, Youwei Pan, Leilei Cao, Xiaoping Peng, Wei Deng, Yifei Chen, Wenbo Xiong, Xian Hu, Yuxin Zhang, Xiaoyun Cheng, Yang Ji, Zonghao Chen, Zhihao Xue, Junqin Hu, Nihal Kumar, Snehal Singh Tomar, Klaus Mueller, Surya Vashisth, Prateek Shaily, Jayant Kumar, Hardik Sharma, Ashish Negi, Sachin Chaudhary, Akshay Dudhane, Praful Hambarde, Amit Shukla, Shijun Shi, Jiangning Zhang, Yong Liu, Kai Hu, Jing Xu, Xianfang Zeng, Amitesh M, Hariharan S, Chia-Ming Lee, Yu-Fan Lin, Chih-Chung Hsu, Nishalini K, Sreenath K A, Bilel Benjdira, Anas M. Ali, Wadii Boulila, Shuling Zheng, Zhiheng Fu, Feng Zhang, Zhanglu Chen, Boyang Yao, Nikhil Pathak, Aagam Jain, Milan Kumar, Kishor Upla, Vivek Chavda, Sarang N S, Raghavendra Ramachandra, Zhipeng Zhang, Qi Wang, Shiyu Wang, Jiachen Tu, Guoyi Xu, Yaoxin Jiang, Jiajia Liu, Yaokun Shi, Yuqi Li, Chuanguang Yang, Weilun Feng, Zhuzhi Hong, Hao Wu, Junming Liu, Yingli Tian, Amish Bhushan Kulkarni, Tejas R R Shet, Saakshi M Vernekar, Nikhil Akalwadi, Kaushik Mallibhat, Ramesh Ashok Tabib, Uma Mudenagudi, Yuwen Pan, Tianrun Chen, Deyi Ji, Qi Zhu, Lanyun Zhu, Heyan Zhangyi,
• Abstract要約: NTIRE 2026イメージ超解像(4ドル)チャレンジは、CVPR 2026のNTIRE 2026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)入力から高分解能(HR)イメージを2倍のダウンサンプリングで$times$4スケールファクタで再構築することを目的としている。 本報告では、参加チームの課題設計、データセット、評価プロトコル、主な成果、方法について要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 202.40386112006652
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents the NTIRE 2026 image super-resolution ($\times$4) challenge, one of the associated competitions of the NTIRE 2026 Workshop at CVPR 2026. The challenge aims to reconstruct high-resolution (HR) images from low-resolution (LR) inputs generated through bicubic downsampling with a $\times$4 scaling factor. The objective is to develop effective super-resolution solutions and analyze recent advances in the field. To reflect the evolving objectives of image super-resolution, the challenge includes two tracks: (1) a restoration track, which emphasizes pixel-wise fidelity and ranks submissions based on PSNR; and (2) a perceptual track, which focuses on visual realism and evaluates results using a perceptual score. A total of 194 participants registered for the challenge, with 31 teams submitting valid entries. This report summarizes the challenge design, datasets, evaluation protocol, main results, and methods of participating teams. The challenge provides a unified benchmark and offers insights into current progress and future directions in image super-resolution.
• Abstract（参考訳）: CVPR 2026 における NTIRE 2026 ワークショップの関連競技のひとつとして, NTIRE 2026 画像超解像(4ドル)課題を提案する。 この課題は、低分解能(LR)入力から高分解能(HR)画像を$\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再構成することを目的としている。 目的は、効率的な超解法を開発し、この分野の最近の進歩を分析することである。 画像超解像の進化的目的を反映するために,(1)PSNRに基づく画素単位の忠実さとランク付けを強調する復元トラック,(2)視覚リアリズムを重視し,知覚スコアを用いて結果を評価する知覚トラックの2つのトラックが課題である。 参加者は合計194名で、31チームが有効なエントリーを提出した。 本報告では、参加チームの課題設計、データセット、評価プロトコル、主な成果、方法について要約する。 この課題は統一されたベンチマークを提供し、画像超解像における現在の進歩と今後の方向性に関する洞察を提供する。

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