AI in RTC 创新挑战赛——超分辨率挑战开始了!
报名直达:
https://challenge.rtcdeveloper.com/ai-in-rtc/
还未加入的小伙伴要抓紧啦!
比赛概况
超分辨率算法通常是应用于单帧图片上的,将图片分辨率成倍放大,并利用算法还原细节是主要目的。另一方面,超分算法也可以应用于实时视频的后处理阶段。在实时视频上应用超分算法,通常会要面对难题主要是性能与质量之间的权衡,即如何在设备性能瓶颈之下保证图像质量最优。
超分辨率算法挑战分为两个独立的赛题:“超分辨率图像质量挑战”与“超分辨率算法性能挑战”。开发者可以根据自身及团队情况,选择参加。
超分辨率挑战
超分辨率图像质量挑战
在这个挑战中,我们会提供一个包含 100 张图片的图集。参赛者/团队需要对 100 张图片进行 4 倍超分辨率处理,然后线上提交处理后的图片。
超分辨率算法性能挑战
第二个挑战赛题主要考验参赛者/团队的算法模型的性能。参赛者需要对单帧图像做 2 倍的超分辨率处理,算法复杂度控制在 1GFLOPs 之内。最终参赛者/团队在线上提交算法模型(PyTorch 1.0.0)。
奖项设置
每个赛题都将分别评比出一、二、三等奖
赛程安排
大赛分为两个阶段
第一阶段线上比赛:
7月1日——比赛开放报名,公布验证集
7月20日至8月1日——公布测试集(具体时间待定),参赛者需要按照赛题要求对测试集图片做超分辨率处理,提交作品方案
9月30日——线上初赛结束后,前排队伍提交代码,大赛组织方进行反作弊审核,确定决赛晋级名单
注:参赛队伍应保障参赛代码方案不外泄,否则大赛组织方有权拒绝队伍参与评奖
第二阶段线下路演与颁奖:
10月23日——在北京进行线下答辩(决赛地点等详情另行通知)
10月24日——在北京进行颁奖
注:主办方将为参与团队(每队两人)安排并支付差旅、住宿
报名方式
http://tinyurl.com/y6jlbeuk
http://tinyurl.com/y5mfa7uw
接下来,重点来了:
任务拆解
超分辨率图像质量挑战、超分辨率算法性能挑战。
分辨率图像质量挑战
超分辨率算法性能优化
解题思路
基于插值基于重建基于学习
训练和评估超分辨率方法的基准数据集[1]
SRCNN是首个将CNN引入单帧图像超分辨率的模型
FSRCNN,其关键点就是加速。
NTIRE2017 超分辨率比赛的冠军EDSR[2]
参考由 Yapeng Tian 整理的资料[3]
图像配准、计算效率、稳健性、性能限制
希望大家共同参与,快来报名吧!
点击阅读原文即刻参与比赛
参考链接:
[1]SRNTT: Image Super-Resolution by Neural Texture Transfer https://github.com/ZZUTK/SRNTT
[2]NTIRE2017 Super-resolution Challenge: SNU_CVLab https://arxiv.org/abs/1707.02921
[3]https://github.com/YapengTian/Single-Image-Super-Resolution
觉得有用麻烦给个在看啦~