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Shuhong Liu
Shuhong Liu
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NTIRE 2026挑战赛展示了在恶劣条件下鲁棒的3D重建能力
本文详细介绍了NTIRE 2026 3D恢复与重建挑战赛的结果，该挑战赛专注于开发用于处理低光照和烟雾等严峻真实世界条件的鲁棒3D重建方法。该竞赛吸引了279名注册参与者，其中33支队伍提交了有效结果。对这些提交的分析揭示了在处理退化3D场景方面的重大进展，并确定了表现最佳的队伍所采用的通用策略。
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研究人员通过数据中心训练和自集成改进图像去噪技术
研究人员开发了一种新的高斯彩色图像去噪方法，侧重于数据中心训练和自集成技术，而非新颖的模型架构。通过使用更大、更多样化的公共图像语料库扩展训练数据集并实施两阶段优化过程，他们显著提高了性能。该方法在 NTIRE 2026 挑战赛验证集上达到了 30.762 dB 的 PSNR 和 0.861 的 SSIM，比基线 Restormer 模型性能提升了 3 dB 以上。
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CLIP-guided data augmentation enhances nighttime image dehazing
研究人员开发了一种新颖的夜间图像去雾框架，解决了低照度和复杂散射带来的挑战。他们的方法利用预训练的CLIP视觉编码器来整理外部数据，确保与目标域更好地对齐并减轻训练不稳定性。该系统采用NAFNet的两阶段训练过程，随后在推理时进行增强，如自集成和加权快照融合，以改进输出。