在计算机视觉界，各类比赛结果常备受瞩目。NTIRE图像恢复与增强竞赛，堪比该领域的至高点，吸引了众多队伍奋力攀登。其中，深北莫-北理工联队取得的成就，无疑是一大鼓舞人心的亮点。

赛事的权威性

苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室与CVPR联合举办NTIRE赛事。CVPR是全球计算机视觉和模式识别领域的顶尖会议，享有极高的声誉。该赛事每年举行一次，今年迎来了第9届。在全球计算机图像恢复领域，它享有极高的权威性和代表性。众多国际专业团队都希望在此赛事中展示自己的实力。这一赛事为计算机图像恢复技术的发展提供了优秀的展示与交流机会。每年，众多团队都会精心准备，投入大量精力和资源，力争在赛事中取得优异成绩。

赛道详情

NTIRE比赛的不同赛道采用了不同的评分准则。赛道1 Only主要关注LFSR的精度极限，其排名依据是测试集上的平均PSNR值。这要求参赛队伍在提升精度上要多下功夫。赛道2 & 则在效率限制下进行保真度测试，模型大小被限定在1MB，FLOP也被限定在20G，排名同样取决于测试集上的平均PSNR值。这种赛道设计考验了参赛队伍在精度与效率之间的平衡能力，是对技术全面性的考察。

深北莫 - 北理工联队的组成

深圳北理莫斯科大学的工程系与北京理工大学计算机学院的师生共同组成了深北莫-北理工联队。队内成员有夏旺、王子琦、夏培琪、严越等年轻才俊，同时还有陆耀老师给予指导。师生搭配使得教学与实际操作紧密结合。队员们各自拥有不同的成长背景和教育体系，携带着各自的知识和创新的思维。陆耀老师的指导帮助他们有条理地整理思路，从而在比赛中展现出更佳的表现。

在赛道1中的表现

赛道1上，深北莫-北理工联队靠队员们的辛勤付出，获得了第二名的好成绩。在Only这个注重精度研究的赛道里，他们的表现显示出在提升线性反馈移位寄存器精度上有着显著实力。他们可能在前阶段做了大量数据搜集，对众多算法进行了剖析与改良，经过在多个地点、不同数据类型的反复测试，才取得了如此成绩。虽然只是第二名，但这已充分展示了该联队在相关领域的强大实力。这样的成绩也将激励他们未来持续追求精度进步。

赛道2上，联队一举夺魁。该赛道对模型尺寸和FLOP值有严格规定，既要追求效率又要保证精度。为此，团队需对算法进行精心设计和调整。他们或许会在实验室里埋头苦干，对代码进行长时间调试，不断试验不同算法组合对模型的效果。在确保效率的前提下，他们还实现了最高的平均PSNR值，显示出他们找到了一种理想的平衡点。这一成就彰显了他们在该领域的技术研究已达到国际顶尖水平。

对学校和团队的意义

这个成绩对深圳北理莫斯科大学和北京理工大学来说意义重大。它使得两校的计算机相关学科受到了更多关注。因此，未来这些专业的招生有望吸引更多优秀学生。这对团队成员来说，是对他们知识和技能的肯定，也为他们在计算机视觉领域的发展奠定了基础。或许，他们未来能参与更多高端项目，成为行业发展的中坚力量。

深北莫与北理工联队在此赛事中表现抢眼，未来他们能否在国际高级别赛事中再创佳绩？这一点令人充满期待。同时，我们也欢迎各位点赞并转发此篇文章。