NTIRE 2022 Challenge on Perceptual Image Quality Assessment

要約

このペーパーは、CVPR 2022での画像復元および強化ワークショップ（NTIRE）ワークショップの新しいトレンドと併せて開催された知覚画質評価（IQA）に関するNTIRE 2022チャレンジについて報告します。このチャレンジは、IQAの新たな課題に対処するために開催されます。
知覚画像処理アルゴリズム。
これらのアルゴリズムの出力画像は、従来の歪みとはまったく異なる特性を持ち、このチャレンジで使用されるPIPALデータセットに含まれています。
このチャレンジは、以前のNTIRE IQAチャレンジと同様のフルリファレンスIQAトラックと、非リファレンスIQAメソッドに焦点を当てた新しいトラックの2つのトラックに分かれています。
チャレンジには、2つのトラックに192人と179人の登録済み参加者がいます。
最終テスト段階では、7チームと8チームがモデルとファクトシートを提出しました。
それらのほとんどすべてが既存のIQAメソッドよりも優れた結果を達成しており、受賞したメソッドは最先端のパフォーマンスを実証できます。

要約(オリジナル)

This paper reports on the NTIRE 2022 challenge on perceptual image quality assessment (IQA), held in conjunction with the New Trends in Image Restoration and Enhancement workshop (NTIRE) workshop at CVPR 2022. This challenge is held to address the emerging challenge of IQA by perceptual image processing algorithms. The output images of these algorithms have completely different characteristics from traditional distortions and are included in the PIPAL dataset used in this challenge. This challenge is divided into two tracks, a full-reference IQA track similar to the previous NTIRE IQA challenge and a new track that focuses on the no-reference IQA methods. The challenge has 192 and 179 registered participants for two tracks. In the final testing stage, 7 and 8 participating teams submitted their models and fact sheets. Almost all of them have achieved better results than existing IQA methods, and the winning method can demonstrate state-of-the-art performance.

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