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新的三维感知模型可在无干净数据的情况下增强低光RGB-NIR成像

研究人员开发了一种新颖的方法，通过将三维感知神经建模与RGB和近红外（NIR）数据相结合，实现鲁棒的低光成像。该方法在一个新论文中进行了详细介绍，它绕过了对精心策划的干净RGB训练数据的需求。相反，它优化了一个模型，使其能够隐式地在三维空间中融合有噪声的RGB输入和NIR线索，从而有效地重建干净的RGB图像，并在合成数据和真实世界数据上都表现出卓越的性能。