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Título: Análise de modelos de saliência para vídeos 360°
Autor(es): Morales, Bernardo Magalhães
Assunto: Algoritmos de computador
Imagens 3D
Reconhecimento de padrões
Redes neurais convolucionais (Computação)
Data de apresentação: 15-Jul-2019
Data de publicação: 21-Nov-2023
Referência: MORALES, Bernardo Magalhães. Análise de modelos de saliência para vídeos 360°. 2019. 44 f., il. Trabalho de Conclusão Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Resumo: O trabalho aborda o uso do algoritmo de saliência visual GBVS e a rede neural convolucional YOLOv3 aplicados em vídeos 360°. O objetivo é analisar o desempenho de ambos separadamente e avaliar a possibilidade do uso desses algoritmos em um modelo top-down de atenção visual aplicado a vídeos 360°. A metodologia utilizada foi submeter um conjunto de vídeos aos algoritmos escolhidos e equacionar o desempenho dos algoritmos a partir de mapas de fixação utilizando a métrica AUC-JUDD. Concluímos que o desempenho desses algoritmos é bom mesmo sem qualquer tipo de compensação.
Abstract: This work discusses the use of the GBVS visual saliency algorithm and the YOLOv3 an object detection algorithm based on a convolutional neural network on 360° videos. The objective is to analyze the performance of both algorithms separately and evaluate the possibility of using them in a top-down model of visual attention applied to 360° videos. The methodology consisted of applying both algorithms to a set of videos and computing their performances using fixation maps (as ground truth) and the AUC_JUDD metric. Results show that the performance of these two algorithms is good, even without any kind of compensation.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2019.
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