Perception of blending in stereo motion panoramas
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Most methods for synthesizing panoramas assume that the scene is static. A few methods have been proposed for synthesizing stereo or motion panoramas, but there has been little attempt to synthesize panoramas that have both stereo and motion. One faces several challenges in synthesizing stereo motion panoramas, for example, to ensure temporal synchronization between left and right views in each frame, to avoid spatial distortion of moving objects, and to continuously loop the video in time. We have recently developed a stereo motion panorama method that tries to address some of these challenges. The method blends space-time regions of a video XYT volume, such that the blending regions are distinct and translate over time. This article presents a perception experiment that evaluates certain aspects of the method, namely how well observers can detect such blending regions. We measure detection time thresholds for different blending widths and for different scenes, and for monoscopic versus stereoscopic videos. Our results suggest that blending may be more effective in image regions that do not contain coherent moving objects that can be tracked over time. For example, we found moving water and partly transparent smoke were more effectively blended than swaying branches. We also found that performance in the task was roughly the same for mono versus stereo videos.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle