CVApr 22, 2024
NTIRE 2024 Challenge on Low Light Image Enhancement: Methods and ResultsXiaoning Liu, Zongwei Wu, Ao Li et al.
This paper reviews the NTIRE 2024 low light image enhancement challenge, highlighting the proposed solutions and results. The aim of this challenge is to discover an effective network design or solution capable of generating brighter, clearer, and visually appealing results when dealing with a variety of conditions, including ultra-high resolution (4K and beyond), non-uniform illumination, backlighting, extreme darkness, and night scenes. A notable total of 428 participants registered for the challenge, with 22 teams ultimately making valid submissions. This paper meticulously evaluates the state-of-the-art advancements in enhancing low-light images, reflecting the significant progress and creativity in this field.
HCMay 24, 2021
CONECT4: Desarrollo de componentes basados en Realidad Mixta, Realidad Virtual Y Conocimiento Experto para generación de entornos de aprendizaje Hombre-MáquinaSantiago González, Alvaro García, Ana Núñez
This work presents the results of project CONECT4, which addresses the research and development of new non-intrusive communication methods for the generation of a human-machine learning ecosystem oriented to predictive maintenance in the automotive industry. Through the use of innovative technologies such as Augmented Reality, Virtual Reality, Digital Twin and expert knowledge, CONECT4 implements methodologies that allow improving the efficiency of training techniques and knowledge management in industrial companies. The research has been supported by the development of content and systems with a low level of technological maturity that address solutions for the industrial sector applied in training and assistance to the operator. The results have been analyzed in companies in the automotive sector, however, they are exportable to any other type of industrial sector. -- -- En esta publicación se presentan los resultados del proyecto CONECT4, que aborda la investigación y desarrollo de nuevos métodos de comunicación no intrusivos para la generación de un ecosistema de aprendizaje hombre-máquina orientado al mantenimiento predictivo en la industria de automoción. A través del uso de tecnologías innovadoras como la Realidad Aumentada, la Realidad Virtual, el Gemelo Digital y conocimiento experto, CONECT4 implementa metodologías que permiten mejorar la eficiencia de las técnicas de formación y gestión de conocimiento en las empresas industriales. La investigación se ha apoyado en el desarrollo de contenidos y sistemas con un nivel de madurez tecnológico bajo que abordan soluciones para el sector industrial aplicadas en la formación y asistencia al operario. Los resultados han sido analizados en empresas del sector de automoción, no obstante, son exportables a cualquier otro tipo de sector industrial.