1. 赛事背景 NTIRE 挑战赛全称 New Trends in Image Restoration and Enhancement workshop and challenges on image and video processing,是 CVPR 一系列 Workshop 中较为著名的一个(CVPRW 2022 一共收录了约 71 个 Workshop)。NTIRE 是 Radu Timofte 主办的赛事,第一次在 ACCV 2016 举办,之后成为了 CVPRW ...
近日,图像修复领域最具影响力的国际顶级赛事——New Trends in Image Restoration and Enhancement(NTIRE)结果出炉,网易互娱 AI Lab 包揽了高动态范围成像(HDR)任务全部 2 项冠军。NTIRE 比赛每年举办一次,目前已是第七届,主要聚焦图像修复和增强技术,代表相关领域的趋势和发展,吸引了众多来自工业界、学术界的关注者...
在最近结束的 NTIRE 2023 比赛中,旷视研究院在Efficient Super-Resolution赛道脱颖而出,击败 40 余支队伍,夺得全球冠军。这也是旷视连续第三年在 NTIRE 的图像超分辨率赛道上夺冠。 NTIRE 比赛是国际级别的学术竞赛,聚焦于图像恢复和增强领域的最新趋势和技术。今年的比赛开设了多个赛道,吸引了来自全球各地的顶尖研究团...
【新智元导读】NTIRE 2022 Challenge on Efficient Super-Resolution 吸引了 303 名参赛选手，来自字节跳动智能创作音视频团队的同学组成「ByteESR」队伍，凭借自研的 RLFN 算法从 43 支队伍中脱颖而出，拿下该比赛主赛道冠军。New Trends in Image Restoration and Enhancement（NTIRE）是近年来计算机图像恢复领域最具...
整个数据集(ntire)是一个广泛的图像处理和计算机视觉研究领域的数据集合。该数据集包含了多个子数据集,每个子数据集都涵盖了不同的任务和应用场景。 每个子数据集在格式上可能会有所不同,但通常会遵循一些共同的规范。以下是一般情况下ntire数据集的常见格式介绍: 1.图像格式:大多数ntire数据集中的图像以常见的图像...
双目图像超分辨率挑战赛(Stereo Image Super-Resolution Challenge)和光场图像超分辨率挑战赛 (Light Field Image Super-Resolution Challenge)将分别作为 NTIRE 研讨会的一部分与CVPR 2023一起举办。NTIRE 全称 New Trends in Image Restorati...
https://cvlai.net/ntire/2023/ Challenges Dates ● Release of train data: January 30, 2023 ● Validation server online: January 30, 2023 ● Competitions end: March 20, 2023 (EXTENDED) Contact Email: radu.timofte [at] uni-wuerzburg.de ...
NTIRE2022-ESR 冠军方案RLFN解析 近年来,Efficient Super-Resolution(ESR)的研究主要聚焦于参数量与FLOPs的降低,这些方案往往通过复杂的层连接策略进行特征聚合(比如IMDN与RFDN中的特征蒸馏与聚合)。但是,这种复杂的结构不利于高推理速度需求,进而导致这些方案难以部署到资源有限的设备上。
NTIRE: 9th New Trends in Image Restoration and Enhancement workshop and challenges 2024 In conjunction with CVPR 2024 https://cvlai.net/ntire/2024/ Contact: radu.timofte [at] uni-wuerzburg.de Scope Image restoration, enhancement and manipulation are key computer vision tasks, aiming at the...
NTIRE2021图像去模糊竞赛冠军方案: EDPN netai 该团队提出了PDAN用于联合去模糊与超分,其结构与ED-DSRN类似。受启发于RCAN,它采用RSCA(Residual Spatial Channel Attention)进行特征提取;去模糊模块采用残差编解码结构以扩大感受野。受启发与困难样例挖掘策略提出了HPEM损失,此外还采用了L1损失。