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J-GLOBAL ID：201902265701164469   整理番号：19A1487942

LadderNet:360°ビデオにおける知識転送に基づく視点予測【JST・京大機械翻訳】

LadderNet: Knowledge Transfer Based Viewpoint Prediction in 360° Video

著者 (5件)： Zhao Pengyu (Peking University, Beijing, China) ,  Zhang Yuanxing (Peking University, Beijing, China) ,  Bian Kaigui (Peking University, Beijing, China) ,  Tuo Hu (iQIYI Co. Ltd., Beijing, China) ,  Song Lingyang (Peking University, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICASSP  ページ： 1657-1661  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去数年において,バーチャルリアリティ(VR)は,著者らの視覚的経験を豊かにするだけでなく,ビジネスのための新しいチャネルを提供するためにも,可能な技術になった。固定されていないモバイル機器は360度のコンテンツを監視するための主要なプレーヤーであり,それにより将来の視点を予測する精度は,再生の品質を改善するための1つの重要な課題である。本論文では,360度ビデオの画像特徴と視点軌跡の文脈情報を調べた。具体的には,歪んだ画像に適応するためにラダーコンボリューションを設計し,事前訓練モデルから知識を転送し,歪んだ画像から特徴を検索するためにLadderNetを提案した。次に,将来の視点を予測するために,長い短期記憶(LSTM)の入力として画像特徴と文脈的視点を組み合わせた。著者らのアプローチを,2つの360度ビデオデータセット上のいくつかの最先端の視点予測アルゴリズムと比較した。結果は,著者らの方式が少なくとも5%まで連合(IOU)上の区間を改善することができて,モバイル装置に関する360度ビデオの再生の要求を満たすことができることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： バーチャルリアリティ ,  画像 ,  視覚 ,  *録画装置 ,  チャネル ,  畳込み ,  画像特性 ,  軌跡 ,  *予測 ,  コンテンツ ,  品質
準シソーラス用語： 短期記憶 ,  文脈情報 ,  プレイヤ ,  モバイルデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ビデオ ,  知識 ,  転送 ,  視点 ,  予測