論文の概要: VR.net: A Real-world Dataset for Virtual Reality Motion Sickness Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03381v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 03:43:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 17:34:19.033319
• Title: VR.net: A Real-world Dataset for Virtual Reality Motion Sickness Research
• Title（参考訳）: vr.net: 仮想現実の動き病研究のための現実世界のデータセット
• Authors: Elliott Wen, Chitralekha Gupta, Prasanth Sasikumar, Mark Billinghurst, James Wilmott, Emily Skow, Arindam Dey, Suranga Nanayakkara
• Abstract要約: VR.netは10のジャンルで10の現実世界のゲームから約12時間のゲームプレイビデオを提供するデータセットである。 各ビデオフレームに対して、カメラ/オブジェクト移動、深度場、モーションフローなど、モーション病関連ラベルの豊富なセットを正確に割り当てる。 我々は,VRゲームのソースコードにアクセスすることなく,3Dエンジンのレンダリングパイプラインから地上の真実データを自動的かつ正確に抽出するツールを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.092692299254814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Researchers have used machine learning approaches to identify motion sickness in VR experience. These approaches demand an accurately-labeled, real-world, and diverse dataset for high accuracy and generalizability. As a starting point to address this need, we introduce `VR.net', a dataset offering approximately 12-hour gameplay videos from ten real-world games in 10 diverse genres. For each video frame, a rich set of motion sickness-related labels, such as camera/object movement, depth field, and motion flow, are accurately assigned. Building such a dataset is challenging since manual labeling would require an infeasible amount of time. Instead, we utilize a tool to automatically and precisely extract ground truth data from 3D engines' rendering pipelines without accessing VR games' source code. We illustrate the utility of VR.net through several applications, such as risk factor detection and sickness level prediction. We continuously expand VR.net and envision its next version offering 10X more data than the current form. We believe that the scale, accuracy, and diversity of VR.net can offer unparalleled opportunities for VR motion sickness research and beyond.
• Abstract（参考訳）: 研究者たちは、vr体験における運動病の特定に機械学習のアプローチを使ってきた。 これらのアプローチは、高精度で一般化可能な、正確にラベル付けされた現実世界と多様なデータセットを必要とする。 このニーズに対処するための出発点として、我々は10の異なるジャンルの10の現実世界のゲームから約12時間のゲームプレイビデオを提供するデータセット「VR.net」を紹介した。 各ビデオフレームに対して、カメラ/オブジェクト移動、深度場、モーションフローなどの、運動病関連ラベルの豊富なセットを精度よく割り当てる。 このようなデータセットの構築は、手作業によるラベル付けが不可能な時間を要するため、難しい。 代わりに、vrゲームのソースコードにアクセスせずに、3dエンジンのレンダリングパイプラインからグランド真実データを自動的かつ正確に抽出するツールを利用する。 リスクファクタ検出や病気レベルの予測など,いくつかのアプリケーションを通じてVR.netの有用性を説明する。 vr.netを継続的に拡張し、次のバージョンでは現在のフォームよりも10倍のデータを提供する予定です。 vr.netのスケール、正確性、多様性は、vrモーション・シックネスの研究に別途の機会をもたらすと信じている。

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