論文の概要: PanoTree: Autonomous Photo-Spot Explorer in Virtual Reality Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17136v2
• Date: Wed, 12 Jun 2024 13:13:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 22:05:02.878857
• Title: PanoTree: Autonomous Photo-Spot Explorer in Virtual Reality Scenes
• Title（参考訳）: PanoTree:バーチャルリアリティシーンにおける自律的なフォトスポットエクスプローラー
• Authors: Tomohiro Hayase, Sacha Braun, Hikari Yanagawa, Itsuki Orito, Yuichi Hiroi,
• Abstract要約: ソーシャルVRでは、VRシーン内の写真は訪問者の活動を示す重要な指標である。 我々は、VRシーンにおける自動写真スポットエクスプローラーであるPanoTreeを提案する。 ディープスコアリングネットワークは、ソーシャルVRプラットフォームが収集した大量の写真をトレーニングし、人間が同様の写真を撮るかどうかを判断する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4140502941897544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social VR platforms enable social, economic, and creative activities by allowing users to create and share their own virtual spaces. In social VR, photography within a VR scene is an important indicator of visitors' activities. Although automatic identification of photo spots within a VR scene can facilitate the process of creating a VR scene and enhance the visitor experience, there are challenges in quantitatively evaluating photos taken in the VR scene and efficiently exploring the large VR scene. We propose PanoTree, an automated photo-spot explorer in VR scenes. To assess the aesthetics of images captured in VR scenes, a deep scoring network is trained on a large dataset of photos collected by a social VR platform to determine whether humans are likely to take similar photos. Furthermore, we propose a Hierarchical Optimistic Optimization (HOO)-based search algorithm to efficiently explore 3D VR spaces with the reward from the scoring network. Our user study shows that the scoring network achieves human-level performance in distinguishing randomly taken images from those taken by humans. In addition, we show applications using the explored photo spots, such as automatic thumbnail generation, support for VR world creation, and visitor flow planning within a VR scene.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルVRプラットフォームは、ユーザーが自分の仮想空間を作成、共有できるようにすることで、社会的、経済的、創造的な活動を可能にする。 ソーシャルVRでは、VRシーン内の写真は訪問者の活動を示す重要な指標である。 VRシーン内の写真スポットの自動識別は、VRシーンの作成とビジター体験の向上を促進することができるが、VRシーンで撮影された写真を定量的に評価し、大きなVRシーンを効率的に探索することは困難である。 我々は、VRシーンにおける自動写真スポットエクスプローラーであるPanoTreeを提案する。 VRシーンで撮影された画像の美学を評価するために、ソーシャルVRプラットフォームが収集した大量の写真に基づいて、ディープスコアリングネットワークをトレーニングし、人間が同様の写真を撮るかどうかを判断する。 さらに,階層的最適最適化(HOO)に基づく探索アルゴリズムを提案し,評価ネットワークから報酬を得て3次元VR空間を効率的に探索する。 本研究は, ランダムに撮影した画像と人間が撮影した画像とを区別することで, 評価ネットワークが人間レベルの性能を達成することを示すものである。 また,自動サムネイル生成,VRワールド作成のサポート,VRシーン内のビジターフロー計画など,探索された写真スポットを用いたアプリケーションについても紹介する。

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