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This paper reports on the NTIRE 2025 challenge on HR Depth From images of Specular and Transparent surfaces, held in conjunction with the New Trends in Image Restoration and Enhancement (NTIRE) workshop at CVPR 2025. This challenge aims to advance the research on depth estimation, specifically to address two of the main open issues in the field: high-resolution and non-Lambertian surfaces. The challenge proposes two tracks on stereo and single-image depth estimation, attracting about 177 registered participants. In the final testing stage, 4 and 4 participating teams submitted their models and fact sheets for the two tracks.
Ramirez, P.Z., Tosi, F., Di Stefano, L., Timofte, R., Costanzino, A., Poggi, M., et al. (2025). NTIRE 2025 Challenge on HR Depth From Images of Specular and Transparent Surfaces. IEEE Computer Society [10.1109/CVPRW67362.2025.00098].
NTIRE 2025 Challenge on HR Depth From Images of Specular and Transparent Surfaces
This paper reports on the NTIRE 2025 challenge on HR Depth From images of Specular and Transparent surfaces, held in conjunction with the New Trends in Image Restoration and Enhancement (NTIRE) workshop at CVPR 2025. This challenge aims to advance the research on depth estimation, specifically to address two of the main open issues in the field: high-resolution and non-Lambertian surfaces. The challenge proposes two tracks on stereo and single-image depth estimation, attracting about 177 registered participants. In the final testing stage, 4 and 4 participating teams submitted their models and fact sheets for the two tracks.
Ramirez, P.Z., Tosi, F., Di Stefano, L., Timofte, R., Costanzino, A., Poggi, M., et al. (2025). NTIRE 2025 Challenge on HR Depth From Images of Specular and Transparent Surfaces. IEEE Computer Society [10.1109/CVPRW67362.2025.00098].
Ramirez, P. Z.; Tosi, F.; Di Stefano, L.; Timofte, R.; Costanzino, A.; Poggi, M.; Salti, S.; Mattoccia, S.; Zhang, Z.; Yang, Y.; Chen, W.; Ming, A.; Z...espandi
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11585/1044613
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
