NTIRE的各大竞赛Yi经落下帷幕，冠亚军排名也相继确定。笔者近期将逐步将相关领域的竞赛后来啊进行并对其中的冠军军及优秀方案进行深入解读。感兴趣的朋友敬请关注。今日将为大家介绍的是NTIRE2021的压缩视频增强竞赛，地道。。

这家伙... 由于网络带宽限制，视频压缩在降低数据传输成本的一边，也带来了图像质量下降的问题。针对BasicVSR中的光流对齐存在问题，借鉴形变对齐的优势，提出一种光流引导形变对齐模块。geng详细的解读请移步：CVPR2021 | NTIRE2021竞赛三冠一亚方案BasicVSR++,Vid4新巅峰29.04dB。上图为VUE团队在Track1与Track3上的结构示意图，它是在BasicVSR基础上改进而来。

竞赛背景与核心挑战

学习超分辨率空间挑战NTIRE2021在CVPR2021一起， 旨在开发一种可yi主动采样的超分辨率方法，来自合理的超分辨率空间。如何参加？ 出岔子。 要参与此挑战，请使用以下链接进行注册，并克隆此存储库以对您的后来啊进行基准测试。挑战参加者可yi将其论文提交到CVPR2021研讨会。

往白了说... 解决超分辨率的不适性：通常，使用高分辨率和低分辨率图像对来训练超分辨率。可yi将无限多个高分辨率图像下采样为相同的低分辨率图像。这意味着问题是不适当的，无法tong过确定性映射来解决。取而代之的是 可yi将SR问题构图为学习随机映射...

代表团队与核心创新

代表团队Tsinghua-MM

核心创新构建层次化视觉Transformer，解决传统 从一个旁观者的角度看... Transformer在图像复原中的局部信息缺失问题。

栓Q！ 模糊是一种常见的图像退化类型，比如拍摄过程中的抖动问题、虚焦问题等等。dan是实际场景中，模糊往往与低分辨率、压缩伪影、噪声等共存。suo以呢， 该竞赛在附加额外退化下的条件下进行图像去模糊，也就是：Track1：该赛道旨在开发一种可yi...

NTIRE作为计算机视觉领域的顶级赛事，2021年图像去模糊赛道聚焦真实场景下的运动模糊、离焦模糊及混合模糊问题。参赛团队需在PSNR和SSIM指标上突破传统方法极限，一边处理低光照、大位移等复杂条件。数据集包含1000张高分辨率模糊-清晰图像对， 覆盖室内外、动态人物、快速移动物体等场景，对模型泛化Neng力提出严苛要求。

代表团队USTC-IPR

核心创新提出渐进式多尺度特征金字塔网络，tong过四层U-Net结构实现从局部到全局的特征递进融合，操作一波。。

AIWalker本文是中科大团队用于参加NTIRE2021图像去模糊竞赛的方案EDPN， 取得了Track1三指标第一，Track2赛道双指标第一的成绩。EDPN是在EDVR的基础上改进而来引入了金字塔结构、渐进式思想集成自相似性与跨尺度相似性特征，当冤大头了。。

有一些高效高Neng有实际价值的工作， 比如旷视ECCV2020的那种，明显就是19年初就Zuo好了的，甚至还顺手参加了NTIRE以碾压性的运行时间拿了个冠军，顶多后续迭代了几版。可是NTIRE的报告上他们透露了个啥……就放了数据增强的方法， 而且我没记错的话还用了额外的数据，你就用SIDD训咋跟人家比。至于核心网络结构， 各家给手机ZuoISP的公司dou藏着呢，旷视放出来了这篇那八成他们Yi经在用领先学界一两年的新东西了__。总的 我觉得今年NTIRE没降噪相关挑战是主要原因是他们发现没啥收益——拼网络结构组合的增益不大而有真东西的公司往往会藏一手...，多损啊！

代码示例

NTIRE作为计算机视觉领域的顶级赛事，2021年图像去模糊竞赛聚焦真实场景中的复杂模糊问题，包括运动模糊、离焦模糊及混合模糊类型。参赛团队需在PSNR和SSIM指标上实现突破，一边平衡模型复杂度与推理效率。竞赛数据集涵盖合成模糊与真实模糊样本， 对算法的泛化Neng力提出极高要求 NTIRE2021图像去模糊竞赛：前沿方案与技术突破全解析 竞赛背景与核心挑战 NTIRE作为计算机视觉领域的顶级赛事，2021年图像去模糊竞赛聚焦真实场景中的复杂...，翻旧账。

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代表团队KAIST

大胆一点... 核心创新设计动态核卷积网络，tong过空间变体卷积核适应不同模糊类型。

改进一下。 NTIRE 2021 Challenge on High Dynamic Range Imaging Dataset|HDR成像数据集|图像处理数据集 arXiv2021-06-03 geng新2024-08-06 收录20 HDR...

技术趋势与实用指南

1. 多任务学习联合去模糊与超分辨率任务可提升模型对细节的恢复Neng力，但需注意任务间的梯度冲突问题。
2. 轻量化设计采用通道剪枝或知识蒸馏可显著降低模型体积，推荐使用PyTorch的模块实现结构化剪枝。
3. 数据增强策略模拟真实模糊的数据生成方法比简单高斯模糊geng有效，建议结合OpenCV的motion_blur函数与泊松噪声生成。

NTIRE2021竞赛表明，图像去模糊Yi从单一模型优化转向多技术融合阶段。开发者可与深度学习的geng深度结合，以及无监督/自监督学习在低数据量场景的应用，走捷径。。

3. 对抗生成网络的改进应用

代表团队ETH Zurich

操作一波。 核心创新提出物理引导的对抗训练框架，将模糊核估计与图像复原联合优化。