360度视频超分辨率与质量增强挑战赛：方法与结果

全景（360度）视频由于虚拟现实（VR）和扩展现实（XR）等沉浸式技术的进步而迅速普及。然而，此类视频的实时流媒体，尤其是在无人机（UAV）等实时移动场景中，受到有限带宽和严格延迟约束的挑战。传统方法如压缩和自适应分辨率有所帮助，但往往损害视频质量并引入降低观看体验的伪影。此外，360度视频独特的球面几何带来了传统2D视频中不存在的挑战。为解决这些问题，我们发起了360度视频超分辨率与质量增强挑战赛。该竞赛鼓励参与者开发高效的机器学习解决方案以增强低比特率压缩360度视频的质量，设有两个赛道分别聚焦2倍和4倍超分辨率（SR）。在本文中，我们概述了挑战赛框架，详细说明了两个竞赛赛道，并突出了表现最佳模型提出的SR解决方案。我们在一个统一框架中评估这些模型，考虑质量增强、比特率增益和计算效率。该挑战赛旨在推动实时360度视频流媒体的创新，改善沉浸式视觉体验的质量和可及性。