論文の概要: 4D Visualization of Dynamic Events from Unconstrained Multi-View Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13532v1
• Date: Wed, 27 May 2020 17:57:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 09:43:53.993992
• Title: 4D Visualization of Dynamic Events from Unconstrained Multi-View Videos
• Title（参考訳）: 非拘束マルチビュービデオからの動的イベントの4次元可視化
• Authors: Aayush Bansal, Minh Vo, Yaser Sheikh, Deva Ramanan, Srinivasa Narasimhan
• Abstract要約: ハンドヘルド複数カメラで撮影したビデオから4次元の時空間で動的事象を可視化するためのデータ駆動型アプローチを提案する。 このアプローチの鍵となるのは、イベントの静的および動的側面を構成するために、シーン固有の自己教師型ニューラルネットワークを使用することです。 このモデルでは,(1)時刻の凍結と視界探索,(2)視点の凍結と時間移動,(3)時間と視界の同時変更を行う仮想カメラを作成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.48430951972928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a data-driven approach for 4D space-time visualization of dynamic events from videos captured by hand-held multiple cameras. Key to our approach is the use of self-supervised neural networks specific to the scene to compose static and dynamic aspects of an event. Though captured from discrete viewpoints, this model enables us to move around the space-time of the event continuously. This model allows us to create virtual cameras that facilitate: (1) freezing the time and exploring views; (2) freezing a view and moving through time; and (3) simultaneously changing both time and view. We can also edit the videos and reveal occluded objects for a given view if it is visible in any of the other views. We validate our approach on challenging in-the-wild events captured using up to 15 mobile cameras.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ハンドヘルドマルチカメラで撮影された映像から動的イベントを4次元時空可視化するデータ駆動手法を提案する。 我々のアプローチの鍵は、イベントの静的および動的側面を構成するためにシーン固有の自己教師型ニューラルネットワークを使用することである。 離散的な視点から捉えられるが、このモデルは連続的にイベントの時空を動き回ることができる。 このモデルにより, (1) 時間凍結と視点探索, (2) 視野凍結と時間移動, (3) 時間とビューの両方を同時に変化させる仮想カメラが作成できる。 ビデオの編集も可能で、他のビューに表示されていれば、任意のビューに対してオクルードされたオブジェクトを表示できます。 我々は,最大15台のモバイルカメラで撮影したWild内イベントに対するアプローチを検証する。

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