近日，计算机视觉顶级会议CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）举办的历时4个月的国际图像视频复原和增强大赛（NTIRE 2020）陆续结束。通信工程学院李娇娇老师带领的参赛队伍IPIC_SSR在光谱重建挑战赛（Spectral Reconstruction from an RGB Image）赛道中荣膺Clean赛道冠军，并受邀在5th NTIRE：New Trends in Image Restoration and Enhancement workshop and challenges的线上研讨会上做专题报告。
NTIRE2020SpectralReconstructionChallenge比赛结果
CVPR 2020线上研讨会报告
据悉，CVPR是IEEE国际计算机视觉与模式识别会议IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写。该会议是计算机视觉国际三大顶会（CVPR, ICCV, ECCV）之一，历来受国际学术界和工业界的重视，是国际计算机视觉研究机构研究实力排名的重要依据。CVPR在最新的Google Scholar热门出版物排行中排名第10，H5中位数383，在理工类出版物中仅次于Nature, Science和Nature Communications等杂志。
NTIRE关注于图像质量恢复与增强的前沿工作，致力于推动退化图像内容恢复、缺失信息填补等图像处理关键问题的演进，面向实际工程应用场景提出优秀解决方案。截至目前，NTIRE已成功举办四届挑战赛，是国际上最具影响力的视频和图像复原竞赛。本次NTIRE2020 由Radu Timofte、Shuhang Gu、Ming-Hsuan Yang等众多知名学者组织，设有多个赛道，涵盖了光谱重建、超分辨率、去雾、去模糊、降噪等多个图像视频处理热门研究方向。
光谱重建是多光谱和高光谱影像处理中的难题，算法成果在医学、科研、工业和农业应用中都有广泛而深入的影响。本届NTIRE光谱重建挑战赛要求以单幅RGB图像为输入，重建相应的高质量高光谱影像，组委会提供了迄今为止数量最多的光谱重建数据集，图源内容复杂多样，重建难度极大。针对官方提供的样本数据特点，李娇娇老师带领IPIC_SSR团队创新性地提出了自适应加权注意力网络用于光谱重建算法思路，特别是针对图源内容多样性的难点，提出基于分块的二阶非局部模块增强空间特征表达，很好地解决了内容多样化引起的网络泛化性差的问题。
由于受疫情影响，本次大赛整个赛程中团队成员都处于居家隔离状态，李娇娇老师投入大量时间调整算法、修改代码、测试性能，并积极组织团队进行高效地线上交流和协作，用求真务实的校训和战疫精神鼓舞团队，不断精益求精，最终取得Clean赛道第一名的好成绩。
本届比赛由苏黎世联邦理工学院、香港理工大学、华为诺亚、迪士尼研究院等研究机构资助，吸引了包括香港城市大学、亚琛大学影像与计算机视觉研究所、商汤科技研究院、西北工业大学、哈尔滨工业大学等全球知名高校及科研院所的103支注册队伍参加。
资料来源：西电新闻网
编辑：刘星雨
责任编辑：田敬权
出品：党委宣传部网络文化工作室
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