A virtual or digital tour is a form of virtual reality technology which allows a user to experience a specific location remotely. Currently, these virtual tours are created by following a 2-step strategy. First, a photographer clicks a 360 degree equirectangular image; then, a team of annotators manually links these images for the "walkthrough" user experience. The major challenge in the mass adoption of virtual tours is the time and cost involved in manual annotation/linking of images. Therefore, this paper presents an end-to-end pipeline to automate the generation of 3D virtual tours using equirectangular images for real-estate properties. We propose a novel HSV-based coloring scheme for paper tags that need to be placed at different locations before clicking the equirectangular images using 360 degree cameras. These tags have two characteristics: i) they are numbered to help the photographer for placement of tags in sequence and; ii) bi-colored, which allows better learning of tag detection (using YOLOv5 architecture) in an image and digit recognition (using custom MobileNet architecture) tasks. Finally, we link/connect all the equirectangular images based on detected tags. We show the efficiency of the proposed pipeline on a real-world equirectangular image dataset collected from the Housing.com database.


翻译:虚拟或数字巡演是一种虚拟现实技术形式,使用户能够远程体验特定位置。 目前, 这些虚拟巡演是通过一个两步策略创建的。 首先, 摄影师点击360 度正方形图像; 然后, 一个批注员团队将这些图像手工链接到“ 走过” 用户体验中。 大规模采用虚拟巡演的主要挑战在于人工批注/ 链接图像所需的时间和成本。 因此, 本文展示了一条端到端管道, 以便用地产属性的平方形图像自动生成 3D 虚拟巡演。 我们提议为纸牌标记设计一个新的基于 HSV 的彩色方案, 在使用360度摄像头点击正方形图像之前, 需要放置在不同地点。 这些标签有两个特点 : i) 用于帮助摄影师按顺序排列标签; ii 双色, 用于更好地学习标签检测( 使用 YOLOv5 架构), 用于图像和数字识别( 使用自定义的移动网络结构) 。 最后, 我们链接/ 将基于直方形图像数据库 所收集的全方形图像的效率 。

0
下载
关闭预览

相关内容

中国领先的互联网安全服务与软件公司,主营以360安全卫士、360浏览器等为代表的网络安全产品。主要依靠在线广告、互联网增值服务创收。目前,公司PC端产品和服务的月活跃用户为4.42亿,市场渗透率为95%。

2012年8月,公司推出「360 搜索」业务,正式进军搜索引擎市场。作为中国互联网界最受争议的公司,奇虎360先后与腾讯、百度等互联网巨头产生过激烈的产品竞争。

2011年3月,公司以「QIHU」为代码正式登陆纽约证券交易所。

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
49+阅读 · 2020年12月16日
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员