基于单张图像的高效真实去模糊：AIM 2025 挑战报告
计算机视觉与模式识别
2025-10-15 v1
摘要
本文综述了 AIM 2025 基于单张图像的高效真实去模糊挑战，该挑战旨在推动高效真实去模糊技术的发展。该挑战基于新的测试集，源自著名的 RSBlur 数据集。该数据集中的模糊与失真图像对采用双摄像系统捕捉。参赛者需开发解决方案，以有效去除此类图像的模糊，同时满足严格的效率约束：模型参数不足 500 万，计算预算低于 200 GMAC。共有 71 名参赛者报名，最终有 4 支队队伍提交了有效解。获胜方案实现了 31.1298 dB 的 PSNR，展示了高效方法在该领域的潜力。本文提供了挑战的全面概述，比较了所提出的解决方案，为研究人员在高效真实图像去模糊领域提供了宝贵参考。
关键词
引用
@article{arxiv.2510.12788,
title = {Efficient Real-World Deblurring using Single Images: AIM 2025 Challenge Report},
author = {Daniel Feijoo and Paula Garrido-Mellado and Marcos V. Conde and Jaesung Rim and Alvaro Garcia and Sunghyun Cho and Radu Timofte},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.12788},
year = {2025}
}
备注
ICCV 2025 - AIM Workshop