球面GAN：基于生成对抗网络的360°视频视觉注意力估计方法
计算机视觉与模式识别
2025-09-16 v1 多媒体
图像与视频处理
摘要
沉浸式应用的近期成功正在推动研究社区提出新的方法来处理360°图像和视频并优化其传输。其中，视觉注意力估计提供了强大的工具，可用于识别视觉相关区域，从而调整处理算法。尽管视觉注意力估计在2D内容方面已被广泛研究，但针对360°视觉注意力估计的算法却寥寥无几。为此，我们引入了Sphere-GAN，这是一个针对360°视频的视觉注意力检测模型，利用生成对抗网络（GAN）进行球面卷积。我们使用公开的360°视频视觉注意力数据集进行了大量实验，结果表明，Sphere-GAN在准确预测视觉注意力图方面优于当前最先进的模型。
引用
@article{arxiv.2509.11948,
title = {Sphere-GAN: a GAN-based Approach for Saliency Estimation in 360{\deg} Videos},
author = {Mahmoud Z. A. Wahba and Sara Baldoni and Federica Battisti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.11948},
year = {2025}
}