Concepts de base
이 논문은 저조도 이미지 향상을 위한 NTIRE 2024 챌린지의 제안된 솔루션과 결과를 검토한다. 이 챌린지의 목표는 다양한 저조도 조건에서 더 밝고 선명하며 시각적으로 매력적인 결과를 생성할 수 있는 효과적인 네트워크 설계 또는 솔루션을 발견하는 것이다.
Résumé
이 논문은 저조도 이미지 향상 NTIRE 2024 챌린지의 결과를 자세히 설명한다.
챌린지 개요:
- 목표: 다양한 저조도 조건에서 더 밝고 선명하며 시각적으로 매력적인 결과를 생성할 수 있는 효과적인 솔루션 발견
- 데이터셋: 230개의 학습 장면, 35개의 검증 및 35개의 테스트 장면을 포함하는 다양한 저조도 조건의 이미지
- 평가 지표: PSNR, SSIM, LPIPS
- 참가팀: 총 428명이 등록했으며 22개 팀이 최종 제출
주요 결과:
- 상위 팀들은 PSNR 25dB 이상의 성능을 달성했음
- 대부분의 모델은 4K 이상의 초고해상도 이미지에 대한 추론을 수행할 수 없었음
- 향후 대회에서는 모델 효율성 지표(추론 시간, 모델 크기, 연산량 등)를 추가할 계획
각 팀의 제안 방법론에 대한 자세한 설명이 제공됨.
Stats
저조도 이미지 향상을 위한 NTIRE 2024 챌린지에서 상위 팀들은 PSNR 25dB 이상의 성능을 달성했습니다.
대부분의 모델은 4K 이상의 초고해상도 이미지에 대한 추론을 수행할 수 없었습니다.
Citations
"이 챌린지의 목표는 저조도 이미지 향상을 위한 새로운 벤치마크를 설정하고 이 분야의 특정 과제와 연구 질문을 강조하는 것입니다."
"향후 대회에서는 모델 효율성 지표(추론 시간, 모델 크기, 연산량 등)를 추가할 계획입니다."