Zheng Chen,Kai Liu,Jue Gong,Jingkai Wang,Lei Sun,Zongwei Wu,Radu Timofte,Yulun Zhang,Xiangyu Kong,Xiaoxuan Yu,Hyunhee Park,Suejin Han,Hakjae Jeon,Dafeng Zhang,Hyung-Ju Chun,Donghun Ryou,Inju Ha,Bohyung Han,Lu Zhao,Yuyi Zhang,Pengyu Yan,Jiawei Hu,Pengwei Liu,Fengjun Guo,Hongyuan Yu,Pufan Xu,Zhijuan Huang,Shuyuan Cui,Peng Guo,Jiahui Liu,Dongkai Zhang,Heng Zhang,Huiyuan Fu,Huadong Ma,Yanhui Guo,Sisi Tian,Xin Liu,Jinwen Liang,Jie Liu,Jie Tang,Gangshan Wu,Zeyu Xiao,Zhuoyuan Li,Yinxiang Zhang,Wenxuan Cai,Vijayalaxmi Ashok Aralikatti,Nikhil Akalwadi,G Gyaneshwar Rao,Chaitra Desai,Ramesh Ashok Tabib,Uma Mudenagudi,Marcos V. Conde,Alejandro Merino,Bruno Longarela,Javier Abad,Weijun Yuan,Zhan Li,Zhanglu Chen,Boyang Yao,Aagam Jain,Milan Kumar Singh,Ankit Kumar,Shubh Kawa,Divyavardhan Singh,Anjali Sarvaiya,Kishor Upla,Raghavendra Ramachandra,Chia-Ming Lee,Yu-Fan Lin,Chih-Chung Hsu,Risheek V Hiremath,Yashaswini Palani,Yuxuan Jiang,Qiang Zhu,Siyue Teng,Fan Zhang,Shuyuan Zhu,Bing Zeng,David Bull,Jingwei Liao,Yuqing Yang,Wenda Shao,Junyi Zhao,Qisheng Xu,Kele Xu,Sunder Ali Khowaja,Ik Hyun Lee,Snehal Singh Tomar,Rajarshi Ray,Klaus Mueller,Sachin Chaudhary,Surya Vashisth,Akshay Dudhane,Praful Hambarde,Satya Naryan Tazi,Prashant Patil,Santosh Kumar Vipparthi,Subrahmanyam Murala,Bilel Benjdira,Anas M. Ali,Wadii Boulila,Zahra Moammeri,Ahmad Mahmoudi-Aznaveh,Ali Karbasi,Hossein Motamednia,Liangyan Li,Guanhua Zhao,Kevin Le,Yimo Ning,Haoxuan Huang,Jun Chen

This paper presents the NTIRE 2025 image super-resolution ($\times$4) challenge, one of the associated competitions of the 10th NTIRE Workshop at CVPR 2025. The challenge aims to recover high-resolution (HR) images from low-resolution (LR) counterparts generated through bicubic downsampling with a $\times$4 scaling factor. The objective is to develop effective network designs or solutions that achieve state-of-the-art SR performance. To reflect the dual objectives of image SR research, the challenge includes two sub-tracks: (1) a restoration track, emphasizes pixel-wise accuracy and ranks submissions based on PSNR; (2) a perceptual track, focuses on visual realism and ranks results by a perceptual score. A total of 286 participants registered for the competition, with 25 teams submitting valid entries. This report summarizes the challenge design, datasets, evaluation protocol, the main results, and methods of each team. The challenge serves as a benchmark to advance the state of the art and foster progress in image SR.


翻译:本文介绍了NTIRE 2025图像超分辨率(×4)挑战赛,该赛事是CVPR 2025第十届NTIRE研讨会的重要组成部分。本挑战赛旨在从通过双三次下采样生成的×4缩放因子低分辨率图像中恢复高分辨率图像,目标是开发能够实现最先进超分辨率性能的有效网络设计或解决方案。为反映图像超分辨率研究的双重目标,挑战赛设置两个子赛道:(1)恢复赛道,强调像素级精度,根据PSNR对提交结果进行排名;(2)感知赛道,聚焦视觉真实性,通过感知评分评估结果。共有286名参赛者注册参与,其中25支团队提交了有效参赛作品。本报告总结了挑战赛设计、数据集、评估协议、主要结果及各团队方法。该挑战赛作为基准测试,推动图像超分辨率领域技术发展并促进研究进步。

0
下载
关闭预览

相关内容

深度学习视频超分辨率综述
专知会员服务
14+阅读 · 2025年6月5日
遥感图像超分辨率技术进展:综合综述
专知会员服务
12+阅读 · 2025年5月31日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年9月6日
【CVPR2021】探索图像超分辨率中的稀疏性以实现高效推理
专知会员服务
34+阅读 · 2021年2月7日
CVPR 2020 论文大盘点-图像增强与图像恢复篇
计算机视觉life
36+阅读 · 2020年7月10日
CVPR 2019 | 神奇的超分辨率算法DPSR:应对图像模糊降质
计算机视觉life
16+阅读 · 2019年4月25日
基于深度学习的图像超分辨率最新进展与趋势【附PDF】
人工智能前沿讲习班
15+阅读 · 2019年2月27日
深度学习图像超分辨率最新综述:从模型到应用
炼数成金订阅号
65+阅读 · 2019年2月20日
深度学习之图像超分辨重建技术
机器学习研究会
12+阅读 · 2018年3月24日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员