NTIRE2021challenge

关于NTIRE 2021挑战赛的信息
主要赛事概述
NTIRE (New Trends in Image Restoration and Enhancement) 是图像修复与增强领域的重要年度竞赛活动。对于NTIRE 2021，该届比赛涵盖了多个子项目，旨在推动不同类型的图像处理技术发展。然而，具体到高效超分辨率（Efficient Super-Resolution）这一特定主题的比赛详情并未直接提及[^3]。
数据集和评估标准
尽管没有针对NTIRE 2021的具体描述，通常这类竞赛会采用公开的标准数据集如DIV2K来进行训练和测试，并利用峰值信噪比(PSNR)作为主要性能衡量指标之一。值得注意的是，在某些情况下，为了实现更高效的模型设计，可能会牺牲部分PSNR得分以换取更快的速度或更低的计算资源消耗。
参考成果对比
虽然提供的资料集中更多讨论了后续年份的结果，但从这些记录中可以看出，随着时间推移和技术进步，参赛作品不仅提高了效率还减少了所需的参数数量。例如，在之后几年里出现了能够在保持良好质量的同时显著降低运算时间和模型大小的方法。
# 这是一个示意性的Python代码片段用于展示如何加载并查看DIV2K这样的公共数据集
import tensorflow_datasets as tfds

dataset, info = tfds.load('div2k', with_info=True)
print(info.features['image'].shape)
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相关问题

NTIRE 2023

NTIRE 2023是一个关于高效超分辨率的比赛，其挑战的目标是提出高效的超分辨率方法并评估其效果。比赛的报告链接可以在[1]中找到。在NTIRE 2022比赛中，RLFN是冠军，它在RFDN的基础上通过移除层级特征连接来提高推理速度，并引入了特征提取器以提取更多的边缘和纹理信息[2]。此外，CVPR NTIRE 2023 Quality Assessment of Video Enhancement Challenge比赛的冠军是来自大淘宝音视频技术团队的「TB-VQA」队伍[3]。他们在该比赛中脱颖而出，展示了在音视频核心技术领域的卓越实力。
引用[.reference_title]

1 2 NTIRE2023 图像复原和增强赛事Efficient Super-Resolution赛道冠军方案解读——DIPNet[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2allinsert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
3 NTIRE 2023 视频质量评价比赛冠军方案解读[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2allinsert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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