AIM 2022 Challenge on Super-Resolution of Compressed Image and Video: Dataset, Methods and Results

要約

このペーパーでは、AIM 2022 での圧縮された画像とビデオの超解像度に関するチャレンジをレビューします。このチャレンジには 2 つのトラックが含まれます。
Track1は圧縮画像の超解像、Track~2は圧縮動画の超解像を目指します。
トラック 1 では、人気のあるデータセット DIV2K をトレーニング、検証、およびテスト セットとして使用します。
トラック 2 では、LDV 2.0 データセット (335 本のビデオ) と 30 本の追加ビデオを含む 365 本のビデオを含む LDV 3.0 データセットを提案します。
このチャレンジでは、Track 1 と Track 2 にそれぞれ 12 チームと 2 チームが最終結果を提出しました。
提案された方法とソリューションは、圧縮された画像とビデオに対する最先端の超解像を測定します。
提案された LDV 3.0 データセットは、https://github.com/RenYang-home/LDV_dataset で入手できます。
このチャレンジのホームページは https://github.com/RenYang-home/AIM22_CompressSR です。

要約(オリジナル)

This paper reviews the Challenge on Super-Resolution of Compressed Image and Video at AIM 2022. This challenge includes two tracks. Track 1 aims at the super-resolution of compressed image, and Track~2 targets the super-resolution of compressed video. In Track 1, we use the popular dataset DIV2K as the training, validation and test sets. In Track 2, we propose the LDV 3.0 dataset, which contains 365 videos, including the LDV 2.0 dataset (335 videos) and 30 additional videos. In this challenge, there are 12 teams and 2 teams that submitted the final results to Track 1 and Track 2, respectively. The proposed methods and solutions gauge the state-of-the-art of super-resolution on compressed image and video. The proposed LDV 3.0 dataset is available at https://github.com/RenYang-home/LDV_dataset. The homepage of this challenge is at https://github.com/RenYang-home/AIM22_CompressSR.

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