西电通院荣获国际顶会CVPR2020光谱重建比赛冠军

2020 年 6 月 18 日 CVer

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本文转载自：西电图像传输与处理研究所

近日，计算机视觉顶级会议CVPR^[1]（IEEE Conference on Computer Vision and PatternRecognition）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（https://web.xidian.edu.cn/jjli/）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。

图1 NTIRE 2020 Spectral ReconstructionChallenge比赛结果

图2 CVPR 2020线上研讨会报告

（http://cvpr20.com/new-trends-in-image-restoration-and-enhancement/）

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[https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=zh-CN]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。

图3 Google Scholar热门出版物排名

（https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=zh-CN）

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。

图4 本次挑战赛算法网络结构

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。

参赛团队介绍

李娇娇是通信工程学院图像传输与处理研究所（图像所）骨干成员，图像所是ISN国家重点实验室成员单位，负责人为李云松教授。图像所遥感图像智能处理方面有多年积累，不仅注重理论和技术的创新，而且注重成果的落地应用，科研成果在载人航天、探月、火星探测等工程中都有实际应用。通信工程学院一直大力支持人工智能技术在通信领域的结合和应用，重视学院老师在科研工作上的创新与突破。比赛期间正值疫情隔离时期，学院和ISN国家重点实验室领导为团队提供了远程协助，保障了团队的科研条件，给予了充足的资金和计算资源，为团队专注于算法研究解决了后顾之忧。

[1]CVPR影响力https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=zh-CN

[2]图像所官网http://ipic.xidian.edu.cn/cn/

下载

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https://github.com/amusi/CVPR2020-Code

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