論文の概要: OpenSAL360: Open-Source Crowdsourcing Platform for Omnidirectional Video Saliency Collection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.21480v1
• Date: Fri, 18 Sep 2026 08:29:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-21 18:40:16.933231
• Title: OpenSAL360: Open-Source Crowdsourcing Platform for Omnidirectional Video Saliency Collection
• Title（参考訳）: OpenSAL360: 全方位ビデオソーシングのためのオープンソースクラウドソーシングプラットフォーム
• Abstract要約: OpenSAL360は、スケーラブルで低コストな360度ビデオサリエンシ収集のための、最初のオープンソースプラットフォームです。 従来のVRベースのプロトコルとは異なり、標準のスクリーン、マウス、インターネット接続しか必要としない。 2,000人以上のクラウドソーシングアセスタがアノテートした500本の全方位ビデオをカバーするサリエンシデータセットをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0753251033242444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Omnidirectional video saliency prediction plays an important role in many immersive multimedia applications, including viewport-adaptive streaming and compression, foveated rendering, mesh simplification, perceptual quality assessment. Yet progress in this area remains constrained by the cost and complexity of collecting eye-tracking data with VR headsets, which makes large-scale dataset creation difficult to extend. We present OpenSAL360, the first open-source platform for scalable, low-cost 360° video saliency collection. Unlike conventional VR-based protocols, it requires only a standard screen, mouse, and internet connection, enabling parallel saliency data collection from common crowdsourcing assessors without specialized hardware. We validate our collection protocol against seven well-established VR eye-tracking datasets and conduct ablation studies on key interface, pre-, and post-processing parameters. To demonstrate the effectiveness and scalability of the proposed methodology, we collect and publicly release a saliency dataset covering 500 omnidirectional videos annotated by 2,000+ crowdsourcing assessors, making it, to the best of our knowledge, the largest dataset in this field. We make OpenSAL360 publicly available at https://github.com/msu-video-group/OpenSAL360.
• Abstract（参考訳）: 没入型マルチメディアアプリケーションでは,ビューポート適応型ストリーミングや圧縮,フェーベレートレンダリング,メッシュ単純化,知覚品質評価など,全方位ビデオサリエンシ予測が重要な役割を担っている。 しかし、この分野の進歩は、VRヘッドセットで視線追跡データを収集するコストと複雑さに制約されているため、大規模なデータセットの作成が困難になる。 OpenSAL360は、スケーラブルで低コストな360度ビデオサリエンシ収集のための、最初のオープンソースプラットフォームです。 従来のVRベースのプロトコルとは異なり、標準的なスクリーン、マウス、インターネット接続しか必要とせず、特別なハードウェアを使わずに一般的なクラウドソーシングアセスメントアセスメントから並列サプライアンスデータを収集できる。 収集プロトコルを、確立された7つのVRアイトラッキングデータセットに対して検証し、キーインターフェース、プリプロセスおよび後処理パラメータに関するアブレーション研究を行う。 提案手法の有効性とスケーラビリティを実証するため,2000人以上のクラウドソーシングアセスタによって注釈付けされた500本の全方位ビデオを対象としたサリエンシデータセットを収集,公開し,私たちの知る限り,この分野で最大のデータセットとなるようにした。 OpenSAL360をhttps://github.com/msu-video-group/OpenSAL360で公開しています。

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