压缩深度图超分辨率与恢复：AIM 2024 挑战赛结果
图像与视频处理
2024-09-25 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
对增强现实（AR）和虚拟现实（VR）应用日益增长的需求凸显了高效深度信息处理的必要性。深度图对于渲染逼真场景和支持高级功能至关重要，但由于其尺寸较大，难以进行高效流传输。本次挑战赛重点关注开发创新的深度上采样技术，以从压缩数据中重建高质量深度图。这些技术对于克服深度压缩带来的局限性至关重要，因为深度压缩通常会降低质量、丢失场景细节并引入伪影。通过增强深度上采样方法，本次挑战赛旨在提高深度图重建的效率和质量。我们的目标是推动深度处理技术的最新进展，从而提升 AR 和 VR 应用的整体用户体验。
引用
@article{arxiv.2409.16277,
title = {Compressed Depth Map Super-Resolution and Restoration: AIM 2024 Challenge Results},
author = {Marcos V. Conde and Florin-Alexandru Vasluianu and Jinhui Xiong and Wei Ye and Rakesh Ranjan and Radu Timofte},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.16277},
year = {2024}
}
备注
ECCV 2024 - Advances in Image Manipulation (AIM)