論文の概要: 180-degree Outpainting from a Single Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04568v1
• Date: Mon, 13 Jan 2020 23:50:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 23:42:57.248369
• Title: 180-degree Outpainting from a Single Image
• Title（参考訳）: 単一画像からの180度露光
• Authors: Zhenqiang Ying and Alan Bovik
• Abstract要約: 狭視野画像から180degのパノラマ画像を予測する深層学習手法を提案する。 具体的には、近周および中周領域に異なる戦略を適用するフレームワークを設計する。 実験の結果,深層学習を用いた単一ビュー・パノラマ画像生成は実現可能かつ有望であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5281112495479245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Presenting context images to a viewer's peripheral vision is one of the most effective techniques to enhance immersive visual experiences. However, most images only present a narrow view, since the field-of-view (FoV) of standard cameras is small. To overcome this limitation, we propose a deep learning approach that learns to predict a 180{\deg} panoramic image from a narrow-view image. Specifically, we design a foveated framework that applies different strategies on near-periphery and mid-periphery regions. Two networks are trained separately, and then are employed jointly to sequentially perform narrow-to-90{\deg} generation and 90{\deg}-to-180{\deg} generation. The generated outputs are then fused with their aligned inputs to produce expanded equirectangular images for viewing. Our experimental results show that single-view-to-panoramic image generation using deep learning is both feasible and promising.
• Abstract（参考訳）: 周囲の視覚にコンテキストイメージを提示することは、没入型視覚体験を高める最も効果的な手法の1つである。 しかし、ほとんどの画像は、標準カメラの視野(FoV)が小さいため、狭い視野しか示さない。 この制限を克服するために,狭視野画像から180{\deg}パノラマ画像を予測する深層学習手法を提案する。 具体的には,周辺地域と中周辺地域で異なる戦略を適用したファブリックフレームワークを設計する。 2つのネットワークを個別に訓練し、その後、90{\deg 生成と90{\deg から180{\deg 生成を順次実行するために共同で使用される。 生成された出力は、アライメントされた入力と融合して、表示のために拡張された等角形画像を生成する。 実験の結果,深層学習を用いた単一ビュー・パノラマ画像生成は実現可能かつ有望であることがわかった。

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