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
- 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。
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