論文の概要: NTIRE 2025 Challenge on HR Depth from Images of Specular and Transparent Surfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05815v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 07:27:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.359605
• Title: NTIRE 2025 Challenge on HR Depth from Images of Specular and Transparent Surfaces
• Title（参考訳）: NTIRE 2025 分光および透明表面の画像からのHR深さの挑戦
• Abstract要約: CVPR 2025における画像修復・拡張(NTIRE)ワークショップと共同で開催した,仕様面および透明面の画像からのHR深度に関するNTIRE 2025課題について報告する。 この課題は、特にこの分野の主要な開問題である高分解能曲面と非ランベルト曲面の2つに対処するために、深さ推定の研究を進めることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.74244735167764
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: CVPR 2025における画像修復・拡張(NTIRE)ワークショップと共同で開催した,仕様面および透明面の画像からのHR深度に関するNTIRE 2025課題について報告する。 この課題は、特にこの分野の主要な開問題である高分解能曲面と非ランベルト曲面の2つに対処するために、深さ推定の研究を進めることを目的としている。 この課題は、ステレオとシングルイメージの深さ推定の2つのトラックを提案し、約177人の登録参加者を惹きつけている。 最終テスト段階では、4チームと4チームが2つのトラックのモデルとファクトシートを提出した。

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