新手分
78/100
适合已有计算机视觉和图像复原基础、能用 PaddlePaddle 2.0 及以上版本训练端到端模型的个人参赛者。参赛者应能处理成对的源图像与 GT 图像，并生成与测试输入同名、同尺寸的输出图片；比赛仅支持个人参赛。
官方提供了可以直接运行的基线，从它开始通常比从零搭快得多。
Competition training and test image datasets
如果下面这些前置项还很陌生，先补准备通常比直接参赛更划算。
能够读懂官方赛题与参赛规则
图像到图像模型
图像去摩尔纹
图像预处理与尺寸对齐
PSNR 与 MS-SSIM
ZIP 结果文件打包
真正的难点通常不是“会不会调包”，而是验证、时间分配和任务理解。
核心难点是在真实场景采集的屏摄图像中去除摩尔纹，同时尽量恢复原图细节，并兼顾未公开 GT 测试集上的泛化表现。排名同时考察像素误差和多尺度结构相似性，因此模型不能只做平滑降噪，还要保留视觉结构；提交还须严格满足同名同尺寸图片、根目录 ZIP 和 readme.txt 的格式要求。
以下竞赛与当前竞赛方向或难度相近，可以一起对比。
把已确认、待核对和人工审核状态分开看；最终规则与截止时间以官方页为准，发现错误欢迎提交纠错。
官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认，仍需人工核对。