論文の概要: Low Light Image Enhancement Challenge at NTIRE 2026

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17669v1
• Date: Sun, 19 Apr 2026 23:44:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.629612
• Title: Low Light Image Enhancement Challenge at NTIRE 2026
• Title（参考訳）: NTIRE 2026における低照度画像強調チャレンジ
• Authors: George Ciubotariu, Sharif S M A, Abdur Rehman, Fayaz Ali Dharejo, Rizwan Ali Naqvi, Marcos V. Conde, Radu Timofte, Zhi Jin, Hongjun Wu, Wenjian Zhang, Chang Ye, Xunpeng Yi, Qinglong Yan, Yibing Zhang, Nikhil Akalwadi, Varda I Pattanshetty, Varsha I Pattanshetty, Padmashree Desai, Uma Mudenagudi, Ramesh Ashok Tabib, Hao Yang, Ruikun Zhang, Liyuan Pan, Furkan Kınlı, Donghun Ryou, Inju Ha, Junoh Kang, Bohyung Han, Wei Zhou, Yuval Haitman, Ariel Lapid, Reuven Peretz, Idit Diamant, Leilei Cao, Shuo Zhang, Praful Hambarde, Prateek Shaily, Jayant Kumar, Hardik Sharma, Aashish Negi, Sachin Chaudhary, Akshay Dudhane, Amit Shukla, MoHao Wu, Lin Wang, Jiachen Tu, Guoyi Xu, Yaoxin Jiang, Jiajia Liu, Yaokun Shi, Raul Balmez, Alexandru Brateanu, Ciprian Orhei, Cosmin Ancuti, Codruta O. Ancuti, Bilel Benjdira, Anas M. Ali, Wadii Boulila, Kaifan Qiao, Bofei Chen, Jingyi Xu, Duo Zhang, Xin Deng, Mai Xu, Shengxi Li, Lai Jiang, Harini A, Ananya N, Lakshanya K, Ying Xu, Xinyi Zhu, Shijun Shi, Jiangning Zhang, Yong Liu, Kai Hu, Jing Xu, Xianfang Zeng, Jinao Song, Guangsheng Tang, Cheng Li, Yuqiang Yang, Ziyi Wang, Yan Chen, Long Bao, Heng Sun, Mohab Kishawy, Jun Chen, Wan-Chi Siu, Yihao Cheng, Hon Man Hammond Lee, Chun-Chuen Hui,
• Abstract要約: この課題の目的は、より鮮明で視覚的に魅力的な画像を生成することができる効果的なネットワークを特定することである。 第1トラックに195人、第2トラックに153人が登録され、22チームが最終的に有効なエントリーを提出した。 本論文は、低照度画像強調における最先端の進歩を徹底的に評価し、この分野における顕著な進歩を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 178.3397880608152
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a comprehensive review of the NTIRE 2026 Low Light Image Enhancement Challenge, highlighting the proposed solutions and final results. The objective of this challenge is to identify effective networks capable of producing clearer and visually compelling images in diverse and challenging conditions by learning representative visual cues with the purpose of restoring information loss due to low-contrast and noisy images. A total of 195 participants registered for the first track and 153 for the second track of the competition, and 22 teams ultimately submitted valid entries. This paper thoroughly evaluates the state-of-the-art advances in (joint denoising and) low-light image enhancement, showcasing the significant progress in the field, while leveraging samples of our novel dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,NTIRE 2026 Low Light Image Enhancement Challengeの総合的なレビューを行い,提案手法と最終結果について述べる。 本課題の目的は,低コントラスト・ノイズ画像による情報損失の回復を目的とした代表的視覚的手がかりを学習することにより,多様な条件下で明瞭で視覚的説得力のある画像を生成できる有効なネットワークを同定することである。 第1トラックに195人、第2トラックに153人が登録され、22チームが最終的に有効なエントリーを提出した。 本論文は, 画像の低照度化と低照度化における最先端の進歩を徹底的に評価し, 新たなデータセットのサンプルを活用しながら, 現場における顕著な進歩を示すものである。

関連論文リスト

• The Fourth Challenge on Image Super-Resolution ($\times$4) at NTIRE 2026: Benchmark Results and Method Overview [202.40386112006652]
  NTIRE 2026イメージ超解像(4ドル)チャレンジは、CVPR 2026のNTIRE 2026ワークショップのコンペティションのひとつ。 この課題は、低分解能(LR)入力から高分解能(HR)イメージを2倍のダウンサンプリングで$times$4スケールファクタで再構築することを目的としている。 本報告では、参加チームの課題設計、データセット、評価プロトコル、主な成果、方法について要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-16T02:41:53Z)
• NTIRE 2025 Challenge on Low Light Image Enhancement: Methods and Results [205.67453409758568]
  この課題の目的は、より明るく、鮮明で、視覚的に魅力的な画像を生成することができる効果的なネットワークを特定することである。 この大会に登録された参加者は762人であり、28チームが最終的に有効なエントリーを提出した。 本稿では,LLIEにおける最先端の進歩を徹底的に評価し,その顕著な進歩を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-15T15:30:16Z)
• NICE: CVPR 2023 Challenge on Zero-shot Image Captioning [149.28330263581012]
  NICEプロジェクトは、堅牢な画像キャプションモデルを開発するためにコンピュータビジョンコミュニティに挑戦するために設計されている。 レポートには、新たに提案されたNICEデータセット、評価方法、課題結果、トップレベルのエントリの技術的な詳細などが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-05T05:32:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。