ChinaMM18dehazing

竞赛主题：图像去雾处理

参与竞赛人员请将下列信息发送邮件至：dehaze18challenge@163.com，数据下载及使用方式将邮件回复告知。
队伍名称、队员（每位队员的真实姓名、单位、电子邮箱）、联系手机号。
报名截止时间为6月30日。每人仅限参加一支队伍，不可重复参加。

更新

参与竞赛者可以参考数据库https://sites.google.com/view/reside-dehaze-datasets
以及相关最新实验https://arxiv.org/abs/1807.00202
本次的测试集类似于本数据库中的SOTS和RTTS。

参赛队伍

 

竞赛简介：

由于雾/雾霾/沙尘等恶劣天气是一种不可避免的气候现象。在这种条件下拍照、摄像以及监控等得到的图像和视频会产生严重的图像质量退化现象。图像去雾算法则是指针对雾/雾霾/沙尘等恶劣气候下拍摄得到的低质量图像进行恢复和增强的方法，改善图像的视觉效果。

近年来，图像去雾算法在计算机视觉和图像处理中得到了广泛应用，国内外也有众多的学者研究这一课题并取得了相应的进展。然而，现有图像去雾算法一般会造成图像信息损失，或雾/雾霾残留以及产生额外的人工痕迹(artifacts)。近年来，有许多学者提出基于深度学习的图像去雾算法，但是依然无法满足实际应用的需求。如何在能够在保证去除雾化效果的同时有效保留图像细节场景信息，是图像去雾的一个主要挑战。

此项竞赛旨在吸引国内多媒体/计算机视觉领域的研究人员，衷心希望学术界和工业界的研究人员踊跃参加，架起学术界与工业界之间的沟通桥梁，促进图像增强与复原相关理论、技术及应用的发展，提升相关研究水平，参赛获胜队伍可获得获奖证书和奖金，同时和竞赛组织者合写一篇总结论文（challenge report）发表于顶级刊物。

竞赛描述：

1. 训练：提供图像去雾的训练集，但不限定训练集
2. 验证：提供图像去雾验证集，验证集与训练集由不同图像和参数合成得到
3. 测试：测试集不会公开发布，但与验证集性质相似
4. 环境：不限定测试环境
5. 评测：参赛方需提交图像去雾处理代码，由组织方在测试代码并得到最终的处理效果和处理速度，两者排名均靠前者为优胜，所有评测结果均在网上及时发布

日程安排：

4月20日 发布竞赛描述、验证集（以邮件方式告知）
4月30日 发布竞赛方案
6月30日 报名截止
8月10日 提交代码截止
8月31日 公布竞赛结果
9月初ChinaMM大会期间 竞赛颁奖

竞赛组委会

任文琦 中科院信息工程研究所     助理研究员
汪张扬 德州农机大学（Texas A&M University）  助理教授
郭园方 中科院信息工程研究所     助理研究员
孟高峰   中科院自动化研究所     副研究员
樊鑫   大连理工大学     教授
郭继舜   广汽集团汽车工程研究院     智能网联中心智驾技术部 部长

致谢

感谢广汽研究院提供真实雾霾测试数据。
广汽研究院为广汽集团的技术管理部门和研发体系枢纽。研究院重点研发智能驾驶系统，具有国内一流的科研环境和条件，以量产落地为目标，积极开展同步研发与自主研发。借助于主机厂独有的资源优势，研究院与多家供应商展开技术交流与合作，在硬件和算法层面均开展研发项目。在车载计算平台、数据融合算法、图像语义分割、目标检测跟踪、道路表面属性、决策与路径规划、运动控制算法等技术领域积累了十几年的研究经验，拥有行业领先的技术水平。