資料擴增

深度分析

X‑Restormer++ 以空間自適應縮放與 GGEA 損失在 UG2+ 取得首獎

在 CVPR 2026 UG2+ 全天氣影像修復挑戰中，研究團隊以 X‑Restormer 為基礎，加入空間自適應輸入縮放、梯度引導邊緣感知損失以及擴增至 24,500 組影像的訓練資料。此三項改進使模型在測試集達到 29.19 dB PSNR 與 0.8341 SSIM，奪得第一名。