論文の概要: The First Challenge on Remote Sensing Infrared Image Super-Resolution at NTIRE 2026: Benchmark Results and Method Overview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.21312v1
• Date: Thu, 23 Apr 2026 06:07:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.32778
• Title: The First Challenge on Remote Sensing Infrared Image Super-Resolution at NTIRE 2026: Benchmark Results and Method Overview
• Title（参考訳）: NTIRE 2026におけるリモートセンシング赤外画像超解像の最初の挑戦:ベンチマーク結果と方法概要
• Authors: Kai Liu, Haoyang Yue, Zeli Lin, Zheng Chen, Jingkai Wang, Jue Gong, Jiatong Li, Xianglong Yan, Libo Zhu, Jianze Li, Ziqing Zhang, Zihan Zhou, Xiaoyang Liu, Radu Timofte, Yulun Zhang, Junye Chen, Zhenming Yan, Yucong Hong, Ruize Han, Song Wang, Li Pang, Heng Zhao, Xinqiao Wu, Deyu Meng, Xiangyong Cao, Weijun Yuan, Zhan Li, Zhanglu Chen, Boyang Yao, Yihang Chen, Yifan Deng, Zengyuan Zuo, Junjun Jiang, Saiprasad Meesiyawar, Sulocha Yatageri, Nikhil Akalwadi, Ramesh Ashok Tabib, Uma Mudenagudi, Jiachen Tu, Yaokun Shi, Guoyi Xu, Yaoxin Jiang, Cici Liu, Tongyao Mu, Qiong Cao, Yifan Wang, Kosuke Shigematsu, Hiroto Shirono, Asuka Shin, Wei Zhou, Linfeng Li, Lingdong Kong, Ce Wang, Xingwei Zhong, Wanjie Sun, Dafeng Zhang, Hongxin Lan, Qisheng Xu, Mingyue He, Hui Geng, Tianjiao Wan, Kele Xu, Changjian Wang, Antoine Carreaud, Nicola Santacroce, Shanci Li, Jan Skaloud, Adrien Gressin,
• Abstract要約: NTIRE 2026 Remote Sensing Infrared Image Super-Resolution (x4) Challengeは、NETRE 2026の課題の一つである。 この課題は、低分解能(LR)入力から高分解能(HR)赤外線画像をx4スケーリング係数でバイキュビックダウンから復元することである。 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、代表的手法について要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 134.0355543394356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents the NTIRE 2026 Remote Sensing Infrared Image Super-Resolution (x4) Challenge, one of the associated challenges of NTIRE 2026. The challenge aims to recover high-resolution (HR) infrared images from low-resolution (LR) inputs generated through bicubic downsampling with a x4 scaling factor. The objective is to develop effective models or solutions that achieve state-of-the-art performance for infrared image SR in remote sensing scenarios. To reflect the characteristics of infrared data and practical application needs, the challenge adopts a single-track setting. A total of 115 participants registered for the competition, with 13 teams submitting valid entries. This report summarizes the challenge design, dataset, evaluation protocol, main results, and the representative methods of each team. The challenge serves as a benchmark to advance research in infrared image super-resolution and promote the development of effective solutions for real-world remote sensing applications.
• Abstract（参考訳）: NTIRE 2026の課題の一つとして,NTIRE 2026リモートセンシング赤外線画像超解法(x4)チャレンジを提案する。 この課題は、低分解能(LR)入力から高分解能(HR)赤外線画像をx4スケーリング係数でバイコビックダウンサンプリングすることで復元することを目的としている。 本研究の目的は、リモートセンシングシナリオにおける赤外線画像SRの最先端性能を実現する効果的なモデルやソリューションを開発することである。 赤外線データの特徴と実用的アプリケーションのニーズを反映するために,シングルトラック設定を採用する。 115人の参加者が参加し、13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、代表的手法について要約する。 この課題は、赤外線画像の超高解像度化の研究を推進し、現実世界のリモートセンシングアプリケーションのための効果的なソリューションの開発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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