論文の概要: NTIRE 2026 Challenge on Efficient Low Light Image Enhancement: Methods and Results
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02212v1
- Date: Mon, 04 May 2026 04:27:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.138564
- Title: NTIRE 2026 Challenge on Efficient Low Light Image Enhancement: Methods and Results
- Title（参考訳）: NTIRE 2026 効率的な低光画像強調への挑戦:方法と結果
- Authors: Jiebin Yan, Chenyu Tu, Weixia Zhang, Zhihua Wang, Peibei Cao, Qinghua Lin, Yuming Fang, Xiaoning Liu, Zongwei Wu, Zhuyun Zhou, Radu Timofte,
- Abstract要約: NITRE 2026 E-LLIE (Efficient Low Light Image Enhancement) Challengeは、低光環境下での移動体画像強調に焦点を当てている。
本稿では,最近のE-LLIEの手法を体系的に評価し,現状を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.76740508586327
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive review of the NITRE 2026 Efficient Low Light Image Enhancement (E-LLIE) Challenge, highlighting the proposed solutions and final outcomes. This challenge focuses on mobile image enhancement under low-light conditions, aiming to design lightweight networks that improve enhancement quality while ensuring practical deployability under limited computational resources. A total of 207 participants registered, 27 teams submitted valid entries, and 17 teams ultimately provided valid factsheet. Based on these submissions, this paper provides a systematic evaluation of recent methods for E-LLIE, offering a comprehensive overview of state-of-the-art progress and demonstrating significant improvements in both performance and efficiency.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,NITRE 2026 Efficient Low Light Image Enhancement (E-LLIE) Challengeについて概説し,提案手法と最終結果について述べる。
この課題は、低照度条件下での移動画像強調に焦点を当て、限られた計算資源下での実用的な展開性を確保しつつ、品質を向上させる軽量ネットワークを設計することを目的としている。
207人の参加者が登録され、27チームが有効なエントリーを提出し、17チームが最終的に有効なファクトシートを提供した。
本稿では,最近のE-LLIEの手法を体系的に評価し,現状の進歩を概観し,性能と効率の両面で有意な改善を示す。
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