대회 설명

1. 배경
   • 많은 이미지들이 내부적/외부적 요인에 의해 화질 저하가 발생
   • 깨끗하고 선명한 이미지에 대한 수요가 증가
   • 손상된 저해상도의 이미지를 고해상도의 이미지로 바꾸는 모델 필요
2. 목표
   • 저해상도의 이미지의 크기를 2배로 키워 고해상도의 이미지로 변환하는 모델 개발

데이터셋 설명

• AIHub 화질변환 영상데이터 
  • https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=71540
• 훈련 및 추론 데이터셋 설명
  • Train 고해상도 이미지 크기 : 2560*1440 (1677개)
  • Train 저해상도 이미지 크기 : 1280*720 (1677개)
  • Test 저해상도 이미지 크기 : 1280*720 (558개)

Task 및 평가 방식 설명

• Task : 초해상화 모델을 통해 복원된 이미지를 원본 이미지와 비교 (x2배로 초해상화)
• 평가 방식: PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio)
  • 입력값: 저해상도 LR 이미지 
  • 출력값: 2배로 초해상화된 SR 이미지 
  • 정답값: 고해상도 (원본) HR 이미지