基于深度学习的内容感知360度VR视频个性化视口预测
计算机视觉与模式识别
2020-03-03 v1 机器学习
机器学习
摘要
本文研究了虚拟现实视频的头部运动预测问题。在所考虑的模型中，引入了一个深度学习网络，利用位置数据以及视频帧内容来预测未来的头部运动。为了优化输入该神经网络的数据，还探讨了该模型的数据采样率、降维数据和长周期预测长度。仿真结果表明，与仅依赖位置数据的基线方法相比，所提方法在预测精度上提升了16.1%。
引用
@article{arxiv.2003.00429,
title = {Deep Learning for Content-based Personalized Viewport Prediction of 360-Degree VR Videos},
author = {Xinwei Chen and Ali Taleb Zadeh Kasgari and Walid Saad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.00429},
year = {2020}
}