論文の概要: One Flight Over the Gap: A Survey from Perspective to Panoramic Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04444v2
• Date: Tue, 09 Sep 2025 15:29:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 12:33:22.812277
• Title: One Flight Over the Gap: A Survey from Perspective to Panoramic Vision
• Title（参考訳）: 空を飛ぶ1つの飛行:パノラマからパノラマまで
• Authors: Xin Lin, Xian Ge, Dizhe Zhang, Zhaoliang Wan, Xianshun Wang, Xiangtai Li, Wenjie Jiang, Bo Du, Dacheng Tao, Ming-Hsuan Yang, Lu Qi,
• Abstract要約: 本研究は,最近のパノラマ視覚技術,特にパノラマ・パノラマ・パノラマ適応についてレビューする。 最初にパノラマ画像パイプラインと投影法を再検討し、構造的格差を分析するのに必要な事前知識を構築した。 これに基づいて、300以上の研究論文から得られた20以上の代表的タスクを2次元でカバーする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 117.80970697177025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Driven by the demand for spatial intelligence and holistic scene perception, omnidirectional images (ODIs), which provide a complete 360\textdegree{} field of view, are receiving growing attention across diverse applications such as virtual reality, autonomous driving, and embodied robotics. Despite their unique characteristics, ODIs exhibit remarkable differences from perspective images in geometric projection, spatial distribution, and boundary continuity, making it challenging for direct domain adaption from perspective methods. This survey reviews recent panoramic vision techniques with a particular emphasis on the perspective-to-panorama adaptation. We first revisit the panoramic imaging pipeline and projection methods to build the prior knowledge required for analyzing the structural disparities. Then, we summarize three challenges of domain adaptation: severe geometric distortions near the poles, non-uniform sampling in Equirectangular Projection (ERP), and periodic boundary continuity. Building on this, we cover 20+ representative tasks drawn from more than 300 research papers in two dimensions. On one hand, we present a cross-method analysis of representative strategies for addressing panoramic specific challenges across different tasks. On the other hand, we conduct a cross-task comparison and classify panoramic vision into four major categories: visual quality enhancement and assessment, visual understanding, multimodal understanding, and visual generation. In addition, we discuss open challenges and future directions in data, models, and applications that will drive the advancement of panoramic vision research. We hope that our work can provide new insight and forward looking perspectives to advance the development of panoramic vision technologies. Our project page is https://insta360-research-team.github.io/Survey-of-Panorama
• Abstract（参考訳）: 空間的インテリジェンスと全体的シーン知覚の需要によって駆動される全方位画像(ODI)は、完全な360度{}視野を提供するが、仮想現実、自律運転、エンボディロボットなどの多様なアプリケーションに注目が集まっている。 これらの特徴にもかかわらず、ODIは幾何学的射影、空間分布、境界連続性における視点像と顕著な差異を示しており、視点法から直接の領域適応は困難である。 本研究は,最近のパノラマ視覚技術,特にパノラマ・パノラマ・パノラマ適応についてレビューする。 最初にパノラマ画像パイプラインと投影法を再検討し、構造的格差を分析するのに必要な事前知識を構築した。 次に, 極近傍の厳密な幾何学的歪み, 等角射影(ERP)における非一様サンプリング, 周期的境界連続性という3つの領域適応の課題をまとめた。 これに基づいて、300以上の研究論文から得られた20以上の代表的タスクを2次元でカバーする。 一方,パノラマ特異的課題に対処するための代表的戦略のクロスメソッド分析を提案する。 一方,パノラマ視覚は視覚的品質向上と評価,視覚理解,マルチモーダル理解,視覚生成の4つのカテゴリに分類される。 さらに、パノラマ視覚研究の進展を促進するために、データ、モデル、アプリケーションにおけるオープンな課題と今後の方向性について議論する。 我々は、パノラマ視覚技術の進歩に向けて、新たな洞察と今後の展望を提供することができることを願っている。 私たちのプロジェクトページはhttps://insta360-research-team.github.io/Survey-of-Panoramaです。

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