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講演抄録/キーワード
講演名 2024-01-26 15:58
大規模3Dメタデータによる撮影スポット探索機の学習
早瀬友裕クラスター研)・Sacha BraunL'X)・折登 樹クラスターPRMU2023-50
抄録 (和) インターネットに接続された持続的な3DCG空間とその利用者の増加は, 深層学習においてまだ十分に活用されていない新たな学習用データセットを提供する可能性を秘めている.本研究では, マルチプレイヤーオンラインVRプラットフォームにおける3DCGシーンの理解と利用に焦点を当てる.これらのプラットフォームでは, ユーザーが3DCGシーンを作成し, 共有し, 操作することが可能であり, シーン内での写真撮影は一つの重要な活動である.この研究の目的は, 3DCG空間内の撮影スポットの質を向上させ, より良いシーン製作を支援することである.

本研究では, 視覚に基づく撮影スポットの予測を行うための評価関数の学習と, 三次元木構造探索を用いた撮影スポット探索機を提案する.評価関数の学習には, カメラ撮影のメタデータを使用し, 行動データが不足しているシーンにおいても予測を行う.研究の主な貢献は以下の通りである.まず, ユーザーが撮影した写真からアバターを除外したデータセットを作成し, これを用いて深層回路の学習を行った.次に, このデータセットに適したデータ拡張手法を特定し, 人間の判定との相関を確認した.最後に, 学習済みの深層回路を評価関数として使用し, 三次元階層的ブラックボックス探索の提案と解析を行った. このアルゴリズムは,未知のシーンにおいても効率的に探索を行い, 質の高い撮影スポットを発見した. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) HOO / ブラックボックス最適化 / 階層的探索 / 画像評価機 / Vision Transformer / 3DCG / VR /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 358, PRMU2023-50, pp. 56-61, 2024年1月.
資料番号 PRMU2023-50 
発行日 2024-01-18 (PRMU) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2023-50

研究会情報
研究会 PRMU MVE VRSJ-SIG-MR IPSJ-CVIM  
開催期間 2024-01-25 - 2024-01-26 
開催地(和) 慶應義塾大学 日吉キャンパス(来往舎) 
開催地(英) Keio Univ. (Hiyoshi Campus) 
テーマ(和) メタバースと深層学習 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2024-01-PRMU-MVE-SIG-MR-CVIM 
本文の言語 日本語(英語タイトルなし) 
タイトル(和) 大規模3Dメタデータによる撮影スポット探索機の学習 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) HOO /  
キーワード(2)(和/英) ブラックボックス最適化 /  
キーワード(3)(和/英) 階層的探索 /  
キーワード(4)(和/英) 画像評価機 /  
キーワード(5)(和/英) Vision Transformer /  
キーワード(6)(和/英) 3DCG /  
キーワード(7)(和/英) VR /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 早瀬 友裕 / Tomohiro Hayase / ハヤセ トモヒロ
第1著者 所属(和/英) クラスターメタバース研究所 (略称: クラスター研)
Cluster Metaverse Lab (略称: CMVL)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Sacha Braun / Sacha Braun / Sacha Braun
第2著者 所属(和/英) エコール ポリテクニーク (略称: L'X)
Ecole polytechnique (略称: L'X)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 折登 樹 / Itsuki Orito / オリト イツキ
第3著者 所属(和/英) クラスター (略称: クラスター)
Cluster (略称: Cluster)
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講演者 第1著者 
発表日時 2024-01-26 15:58:00 
発表時間 12分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2023-50 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.358 
ページ範囲 pp.56-61 
ページ数
発行日 2024-01-18 (PRMU) 


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