論文の概要: LoViF 2026 Challenge on Real-World All-in-One Image Restoration: Methods and Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19445v1
• Date: Tue, 21 Apr 2026 13:26:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.782357
• Title: LoViF 2026 Challenge on Real-World All-in-One Image Restoration: Methods and Results
• Title（参考訳）: LoViF 2026 実世界のオールインワン画像復元への挑戦:方法と結果
• Abstract要約: この課題は、現実世界のさまざまな劣化条件下でのオールインワン画像復元の研究を進めることを目的としていた。 この競技会には124人の登録参加者が参加し、9つの有効な最終応募を受けた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.64986371045718
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a review for the LoViF Challenge on Real-World All-in-One Image Restoration. The challenge aimed to advance research on real-world all-in-one image restoration under diverse real-world degradation conditions, including blur, low-light, haze, rain, and snow. It provided a unified benchmark to evaluate the robustness and generalization ability of restoration models across multiple degradation categories within a common framework. The competition attracted 124 registered participants and received 9 valid final submissions with corresponding fact sheets, significantly contributing to the progress of real-world all-in-one image restoration. This report provides a detailed analysis of the submitted methods and corresponding results, emphasizing recent progress in unified real-world image restoration. The analysis highlights effective approaches and establishes a benchmark for future research in real-world low-level vision.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,LoViF Challenge on Real-World All-in-One Image Restorationのレビューを行う。 この課題は、ぼやけ、低照度、迷路、雨、雪など、さまざまな現実世界の劣化条件下で、現実世界のオールインワン画像復元の研究を進めることを目的としていた。 共通のフレームワーク内の複数の劣化カテゴリにわたる復元モデルの堅牢性と一般化能力を評価するために、統一されたベンチマークを提供した。 この競技会には124人の登録参加者が参加し、9つの有効なファクトシートが提出され、現実世界のオールインワン画像修復の進展に大きく貢献した。 本報告では, 提案手法の詳細な解析を行い, 実世界の画像復元の最近の進歩を強調した。 この分析は効果的なアプローチを強調し、現実世界の低レベルビジョンにおける将来の研究のためのベンチマークを確立する。

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