SlideShare une entreprise Scribd logo
Overview of the evaluation
framework for 3DoF+
Krzysztof Wegner
Chair of Multimedia Telecommunications and Microelectronics
Poznań University of Technology, Poland
2
Output – single 360 view
360o
Output of the system is 360 view which can be
displayed directly on HDM
3
Input – single 360 camera
360o
Input to the system can be single 360 view
with any projection
4
Input – multiple 360 cameras
360o
360o
360o
Input to the system can be multiple 360 view
captured from different location is space
5
Input – single 180 camera
180o
Input to the system can be (???) single view less than 360 degree,
captured from single location, not covering entire sphere
6
Input – multiple 180 cameras
180o
180o
180o
Input to the system can be (???) multiple view less than 360 degree,
captured from multiple location not covering entire sphere
7
Input – multiple 180 cameras
180o
180o
180o
180o
Input to the system can be
multiple view less than 360
degree, captured from multiple
location covering entire sphere
8
Evaluation – single 360 camera
360o
1 – input 360 view
4 – reference 360 views for virtual view quality evaluation
1 – virtual 360 view – rendered from input view
360o
360o
360o
360o
360o
Compare virtual view
rendered from input 360
view at location of
reference 360 view
9
Evaluation – multiple 360 camera
360o
3 – input 360 views
4 – reference 360 views for virtual view quality evaluation
1 – virtual 360 view – rendered from input view
360o
360o
360o
360o
360o
Compare virtual view
rendered from input 360
view at location of
reference 360 view
360o
360o
10
Evaluation – single 180 cameras
180o
180o
180o
360o
Compare virtual view
rendered from input 180
view at location of
reference 180 view
1 – input 180 view
2 – reference 180 views for virtual view quality evaluation
1 – virtual 360 view – rendered from input view
11
Evaluation – multiple 180 cameras
180o
180o
180o
360o
Compare virtual view
rendered from input 180
view at location of
reference 180 view
3 – input 180 views
2 – reference 180 views for virtual view quality evaluation
1 – virtual 360 view – rendered from input view
180o
180o
12
Evaluation – multiple 180 cameras
180o
180o
180o
180o
360o
8 – input 180 views
? – reference ??
1 – virtual 360 view –
rendered from input view
13
Partial reference views
180o
180o
180o
180o
360o
4 – input 180 views
4 – reference 180 views
1 – virtual 360 view –
rendered from input view
Partial comparison
at reference 180
view location
14
Full 360 reference views
180o
180o
180o
180o
360o
8 – input 180 views
2 – reference 360 views
1 – virtual 360 view –
rendered from input view
360o
360o
Full comparison at
reference 360 view
location
Conclusions
 We always need 360 reference view for
quality evaluation
 Quality evaluation should be done at the
location for reference view

Contenu connexe

Plus de Krzysztof Wegner

Okienka Systemu Windows
Okienka Systemu WindowsOkienka Systemu Windows
Okienka Systemu Windows
Krzysztof Wegner
 
Camera calibration technique
Camera calibration techniqueCamera calibration technique
Camera calibration technique
Krzysztof Wegner
 
Techniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczne
Techniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczneTechniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczne
Techniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczne
Krzysztof Wegner
 
Optimization algorithms for solving computer vision problems
Optimization algorithms for solving computer vision problemsOptimization algorithms for solving computer vision problems
Optimization algorithms for solving computer vision problems
Krzysztof Wegner
 
3D-HEVC Test Model
3D-HEVC Test Model 3D-HEVC Test Model
3D-HEVC Test Model
Krzysztof Wegner
 
Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...
Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...
Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...
Krzysztof Wegner
 
Wyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięć
Wyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięćWyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięć
Wyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięć
Krzysztof Wegner
 
Telewizja trójwymiarowa - wyzwania
Telewizja trójwymiarowa - wyzwaniaTelewizja trójwymiarowa - wyzwania
Telewizja trójwymiarowa - wyzwania
Krzysztof Wegner
 
Implementacja algorytmów na procesory kart graficznych
Implementacja algorytmów na procesory kart graficznychImplementacja algorytmów na procesory kart graficznych
Implementacja algorytmów na procesory kart graficznych
Krzysztof Wegner
 
Nowoczesne techniki wyznaczania map głębi
Nowoczesne techniki wyznaczania map głębiNowoczesne techniki wyznaczania map głębi
Nowoczesne techniki wyznaczania map głębi
Krzysztof Wegner
 
Synteza widoków wirtualnych w systemach telewizji swobodnego punktu widzenia
Synteza widoków wirtualnych w systemach telewizji swobodnego punktu widzeniaSynteza widoków wirtualnych w systemach telewizji swobodnego punktu widzenia
Synteza widoków wirtualnych w systemach telewizji swobodnego punktu widzenia
Krzysztof Wegner
 
Repozytoria GIT
Repozytoria GITRepozytoria GIT
Repozytoria GIT
Krzysztof Wegner
 
Pierwsza Aplikacja Windows
Pierwsza Aplikacja WindowsPierwsza Aplikacja Windows
Pierwsza Aplikacja Windows
Krzysztof Wegner
 
Szybka estymacja map głębi na procesorach graficznych
Szybka estymacja map głębi na procesorach graficznychSzybka estymacja map głębi na procesorach graficznych
Szybka estymacja map głębi na procesorach graficznych
Krzysztof Wegner
 
DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU W SEKWENCJI WIZYJNEJ
DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU  W SEKWENCJI WIZYJNEJ DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU  W SEKWENCJI WIZYJNEJ
DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU W SEKWENCJI WIZYJNEJ
Krzysztof Wegner
 
SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...
SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...
SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...
Krzysztof Wegner
 
Poznan Multiview video acquisition system
Poznan Multiview video acquisition systemPoznan Multiview video acquisition system
Poznan Multiview video acquisition system
Krzysztof Wegner
 
Disoccluded Region Coding
Disoccluded Region CodingDisoccluded Region Coding
Disoccluded Region Coding
Krzysztof Wegner
 
Zadanie Domowe z Teorii Sygnałów
Zadanie Domowe z Teorii SygnałówZadanie Domowe z Teorii Sygnałów
Zadanie Domowe z Teorii Sygnałów
Krzysztof Wegner
 
Synteza Widoków w systemach Telewizji 3D
Synteza Widoków w systemach Telewizji 3DSynteza Widoków w systemach Telewizji 3D
Synteza Widoków w systemach Telewizji 3D
Krzysztof Wegner
 

Plus de Krzysztof Wegner (20)

Okienka Systemu Windows
Okienka Systemu WindowsOkienka Systemu Windows
Okienka Systemu Windows
 
Camera calibration technique
Camera calibration techniqueCamera calibration technique
Camera calibration technique
 
Techniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczne
Techniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczneTechniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczne
Techniki kalibracji systemów wielowidokowych wprowadzenie teoretyczne
 
Optimization algorithms for solving computer vision problems
Optimization algorithms for solving computer vision problemsOptimization algorithms for solving computer vision problems
Optimization algorithms for solving computer vision problems
 
3D-HEVC Test Model
3D-HEVC Test Model 3D-HEVC Test Model
3D-HEVC Test Model
 
Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...
Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...
Architektura kodera HEVC-3D Kodowanie wielowidokowych sekwencji wizyjnych z ...
 
Wyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięć
Wyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięćWyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięć
Wyznaczenie map głębi z jednoczesną estymacją przysłonięć
 
Telewizja trójwymiarowa - wyzwania
Telewizja trójwymiarowa - wyzwaniaTelewizja trójwymiarowa - wyzwania
Telewizja trójwymiarowa - wyzwania
 
Implementacja algorytmów na procesory kart graficznych
Implementacja algorytmów na procesory kart graficznychImplementacja algorytmów na procesory kart graficznych
Implementacja algorytmów na procesory kart graficznych
 
Nowoczesne techniki wyznaczania map głębi
Nowoczesne techniki wyznaczania map głębiNowoczesne techniki wyznaczania map głębi
Nowoczesne techniki wyznaczania map głębi
 
Synteza widoków wirtualnych w systemach telewizji swobodnego punktu widzenia
Synteza widoków wirtualnych w systemach telewizji swobodnego punktu widzeniaSynteza widoków wirtualnych w systemach telewizji swobodnego punktu widzenia
Synteza widoków wirtualnych w systemach telewizji swobodnego punktu widzenia
 
Repozytoria GIT
Repozytoria GITRepozytoria GIT
Repozytoria GIT
 
Pierwsza Aplikacja Windows
Pierwsza Aplikacja WindowsPierwsza Aplikacja Windows
Pierwsza Aplikacja Windows
 
Szybka estymacja map głębi na procesorach graficznych
Szybka estymacja map głębi na procesorach graficznychSzybka estymacja map głębi na procesorach graficznych
Szybka estymacja map głębi na procesorach graficznych
 
DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU W SEKWENCJI WIZYJNEJ
DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU  W SEKWENCJI WIZYJNEJ DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU  W SEKWENCJI WIZYJNEJ
DETEKCJA ZNAKOWANEGO OBIEKTU W SEKWENCJI WIZYJNEJ
 
SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...
SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...
SYSTEM REJESTRACJI WIELOWIDOKOWYCH SEKWENCJI WIZYJNYCH ZE SWOBODNYM USTAWIENI...
 
Poznan Multiview video acquisition system
Poznan Multiview video acquisition systemPoznan Multiview video acquisition system
Poznan Multiview video acquisition system
 
Disoccluded Region Coding
Disoccluded Region CodingDisoccluded Region Coding
Disoccluded Region Coding
 
Zadanie Domowe z Teorii Sygnałów
Zadanie Domowe z Teorii SygnałówZadanie Domowe z Teorii Sygnałów
Zadanie Domowe z Teorii Sygnałów
 
Synteza Widoków w systemach Telewizji 3D
Synteza Widoków w systemach Telewizji 3DSynteza Widoków w systemach Telewizji 3D
Synteza Widoków w systemach Telewizji 3D
 

Dernier

TrustArc Webinar - 2024 Global Privacy Survey
TrustArc Webinar - 2024 Global Privacy SurveyTrustArc Webinar - 2024 Global Privacy Survey
TrustArc Webinar - 2024 Global Privacy Survey
TrustArc
 
Choosing The Best AWS Service For Your Website + API.pptx
Choosing The Best AWS Service For Your Website + API.pptxChoosing The Best AWS Service For Your Website + API.pptx
Choosing The Best AWS Service For Your Website + API.pptx
Brandon Minnick, MBA
 
Deep Dive: AI-Powered Marketing to Get More Leads and Customers with HyperGro...
Deep Dive: AI-Powered Marketing to Get More Leads and Customers with HyperGro...Deep Dive: AI-Powered Marketing to Get More Leads and Customers with HyperGro...
Deep Dive: AI-Powered Marketing to Get More Leads and Customers with HyperGro...
saastr
 
Salesforce Integration for Bonterra Impact Management (fka Social Solutions A...
Salesforce Integration for Bonterra Impact Management (fka Social Solutions A...Salesforce Integration for Bonterra Impact Management (fka Social Solutions A...
Salesforce Integration for Bonterra Impact Management (fka Social Solutions A...
Jeffrey Haguewood
 
Serial Arm Control in Real Time Presentation
Serial Arm Control in Real Time PresentationSerial Arm Control in Real Time Presentation
Serial Arm Control in Real Time Presentation
tolgahangng
 
UI5 Controls simplified - UI5con2024 presentation
UI5 Controls simplified - UI5con2024 presentationUI5 Controls simplified - UI5con2024 presentation
UI5 Controls simplified - UI5con2024 presentation
Wouter Lemaire
 
Energy Efficient Video Encoding for Cloud and Edge Computing Instances
Energy Efficient Video Encoding for Cloud and Edge Computing InstancesEnergy Efficient Video Encoding for Cloud and Edge Computing Instances
Energy Efficient Video Encoding for Cloud and Edge Computing Instances
Alpen-Adria-Universität
 
GraphRAG for Life Science to increase LLM accuracy
GraphRAG for Life Science to increase LLM accuracyGraphRAG for Life Science to increase LLM accuracy
GraphRAG for Life Science to increase LLM accuracy
Tomaz Bratanic
 
“Building and Scaling AI Applications with the Nx AI Manager,” a Presentation...
“Building and Scaling AI Applications with the Nx AI Manager,” a Presentation...“Building and Scaling AI Applications with the Nx AI Manager,” a Presentation...
“Building and Scaling AI Applications with the Nx AI Manager,” a Presentation...
Edge AI and Vision Alliance
 
Building Production Ready Search Pipelines with Spark and Milvus
Building Production Ready Search Pipelines with Spark and MilvusBuilding Production Ready Search Pipelines with Spark and Milvus
Building Production Ready Search Pipelines with Spark and Milvus
Zilliz
 
Ocean lotus Threat actors project by John Sitima 2024 (1).pptx
Ocean lotus Threat actors project by John Sitima 2024 (1).pptxOcean lotus Threat actors project by John Sitima 2024 (1).pptx
Ocean lotus Threat actors project by John Sitima 2024 (1).pptx
SitimaJohn
 
HCL Notes und Domino Lizenzkostenreduzierung in der Welt von DLAU
HCL Notes und Domino Lizenzkostenreduzierung in der Welt von DLAUHCL Notes und Domino Lizenzkostenreduzierung in der Welt von DLAU
HCL Notes und Domino Lizenzkostenreduzierung in der Welt von DLAU
panagenda
 
Best 20 SEO Techniques To Improve Website Visibility In SERP
Best 20 SEO Techniques To Improve Website Visibility In SERPBest 20 SEO Techniques To Improve Website Visibility In SERP
Best 20 SEO Techniques To Improve Website Visibility In SERP
Pixlogix Infotech
 
Nordic Marketo Engage User Group_June 13_ 2024.pptx
Nordic Marketo Engage User Group_June 13_ 2024.pptxNordic Marketo Engage User Group_June 13_ 2024.pptx
Nordic Marketo Engage User Group_June 13_ 2024.pptx
MichaelKnudsen27
 
Webinar: Designing a schema for a Data Warehouse
Webinar: Designing a schema for a Data WarehouseWebinar: Designing a schema for a Data Warehouse
Webinar: Designing a schema for a Data Warehouse
Federico Razzoli
 
Your One-Stop Shop for Python Success: Top 10 US Python Development Providers
Your One-Stop Shop for Python Success: Top 10 US Python Development ProvidersYour One-Stop Shop for Python Success: Top 10 US Python Development Providers
Your One-Stop Shop for Python Success: Top 10 US Python Development Providers
akankshawande
 
Columbus Data & Analytics Wednesdays - June 2024
Columbus Data & Analytics Wednesdays - June 2024Columbus Data & Analytics Wednesdays - June 2024
Columbus Data & Analytics Wednesdays - June 2024
Jason Packer
 
Project Management Semester Long Project - Acuity
Project Management Semester Long Project - AcuityProject Management Semester Long Project - Acuity
Project Management Semester Long Project - Acuity
jpupo2018
 
20240607 QFM018 Elixir Reading List May 2024
20240607 QFM018 Elixir Reading List May 202420240607 QFM018 Elixir Reading List May 2024
20240607 QFM018 Elixir Reading List May 2024
Matthew Sinclair
 
How to Interpret Trends in the Kalyan Rajdhani Mix Chart.pdf
How to Interpret Trends in the Kalyan Rajdhani Mix Chart.pdfHow to Interpret Trends in the Kalyan Rajdhani Mix Chart.pdf
How to Interpret Trends in the Kalyan Rajdhani Mix Chart.pdf
Chart Kalyan
 

Dernier (20)

TrustArc Webinar - 2024 Global Privacy Survey
TrustArc Webinar - 2024 Global Privacy SurveyTrustArc Webinar - 2024 Global Privacy Survey
TrustArc Webinar - 2024 Global Privacy Survey
 
Choosing The Best AWS Service For Your Website + API.pptx
Choosing The Best AWS Service For Your Website + API.pptxChoosing The Best AWS Service For Your Website + API.pptx
Choosing The Best AWS Service For Your Website + API.pptx
 
Deep Dive: AI-Powered Marketing to Get More Leads and Customers with HyperGro...
Deep Dive: AI-Powered Marketing to Get More Leads and Customers with HyperGro...Deep Dive: AI-Powered Marketing to Get More Leads and Customers with HyperGro...
Deep Dive: AI-Powered Marketing to Get More Leads and Customers with HyperGro...
 
Salesforce Integration for Bonterra Impact Management (fka Social Solutions A...
Salesforce Integration for Bonterra Impact Management (fka Social Solutions A...Salesforce Integration for Bonterra Impact Management (fka Social Solutions A...
Salesforce Integration for Bonterra Impact Management (fka Social Solutions A...
 
Serial Arm Control in Real Time Presentation
Serial Arm Control in Real Time PresentationSerial Arm Control in Real Time Presentation
Serial Arm Control in Real Time Presentation
 
UI5 Controls simplified - UI5con2024 presentation
UI5 Controls simplified - UI5con2024 presentationUI5 Controls simplified - UI5con2024 presentation
UI5 Controls simplified - UI5con2024 presentation
 
Energy Efficient Video Encoding for Cloud and Edge Computing Instances
Energy Efficient Video Encoding for Cloud and Edge Computing InstancesEnergy Efficient Video Encoding for Cloud and Edge Computing Instances
Energy Efficient Video Encoding for Cloud and Edge Computing Instances
 
GraphRAG for Life Science to increase LLM accuracy
GraphRAG for Life Science to increase LLM accuracyGraphRAG for Life Science to increase LLM accuracy
GraphRAG for Life Science to increase LLM accuracy
 
“Building and Scaling AI Applications with the Nx AI Manager,” a Presentation...
“Building and Scaling AI Applications with the Nx AI Manager,” a Presentation...“Building and Scaling AI Applications with the Nx AI Manager,” a Presentation...
“Building and Scaling AI Applications with the Nx AI Manager,” a Presentation...
 
Building Production Ready Search Pipelines with Spark and Milvus
Building Production Ready Search Pipelines with Spark and MilvusBuilding Production Ready Search Pipelines with Spark and Milvus
Building Production Ready Search Pipelines with Spark and Milvus
 
Ocean lotus Threat actors project by John Sitima 2024 (1).pptx
Ocean lotus Threat actors project by John Sitima 2024 (1).pptxOcean lotus Threat actors project by John Sitima 2024 (1).pptx
Ocean lotus Threat actors project by John Sitima 2024 (1).pptx
 
HCL Notes und Domino Lizenzkostenreduzierung in der Welt von DLAU
HCL Notes und Domino Lizenzkostenreduzierung in der Welt von DLAUHCL Notes und Domino Lizenzkostenreduzierung in der Welt von DLAU
HCL Notes und Domino Lizenzkostenreduzierung in der Welt von DLAU
 
Best 20 SEO Techniques To Improve Website Visibility In SERP
Best 20 SEO Techniques To Improve Website Visibility In SERPBest 20 SEO Techniques To Improve Website Visibility In SERP
Best 20 SEO Techniques To Improve Website Visibility In SERP
 
Nordic Marketo Engage User Group_June 13_ 2024.pptx
Nordic Marketo Engage User Group_June 13_ 2024.pptxNordic Marketo Engage User Group_June 13_ 2024.pptx
Nordic Marketo Engage User Group_June 13_ 2024.pptx
 
Webinar: Designing a schema for a Data Warehouse
Webinar: Designing a schema for a Data WarehouseWebinar: Designing a schema for a Data Warehouse
Webinar: Designing a schema for a Data Warehouse
 
Your One-Stop Shop for Python Success: Top 10 US Python Development Providers
Your One-Stop Shop for Python Success: Top 10 US Python Development ProvidersYour One-Stop Shop for Python Success: Top 10 US Python Development Providers
Your One-Stop Shop for Python Success: Top 10 US Python Development Providers
 
Columbus Data & Analytics Wednesdays - June 2024
Columbus Data & Analytics Wednesdays - June 2024Columbus Data & Analytics Wednesdays - June 2024
Columbus Data & Analytics Wednesdays - June 2024
 
Project Management Semester Long Project - Acuity
Project Management Semester Long Project - AcuityProject Management Semester Long Project - Acuity
Project Management Semester Long Project - Acuity
 
20240607 QFM018 Elixir Reading List May 2024
20240607 QFM018 Elixir Reading List May 202420240607 QFM018 Elixir Reading List May 2024
20240607 QFM018 Elixir Reading List May 2024
 
How to Interpret Trends in the Kalyan Rajdhani Mix Chart.pdf
How to Interpret Trends in the Kalyan Rajdhani Mix Chart.pdfHow to Interpret Trends in the Kalyan Rajdhani Mix Chart.pdf
How to Interpret Trends in the Kalyan Rajdhani Mix Chart.pdf
 

Overview of the evaluation framework for 3DoF+

  • 1. Overview of the evaluation framework for 3DoF+ Krzysztof Wegner Chair of Multimedia Telecommunications and Microelectronics Poznań University of Technology, Poland
  • 2. 2 Output – single 360 view 360o Output of the system is 360 view which can be displayed directly on HDM
  • 3. 3 Input – single 360 camera 360o Input to the system can be single 360 view with any projection
  • 4. 4 Input – multiple 360 cameras 360o 360o 360o Input to the system can be multiple 360 view captured from different location is space
  • 5. 5 Input – single 180 camera 180o Input to the system can be (???) single view less than 360 degree, captured from single location, not covering entire sphere
  • 6. 6 Input – multiple 180 cameras 180o 180o 180o Input to the system can be (???) multiple view less than 360 degree, captured from multiple location not covering entire sphere
  • 7. 7 Input – multiple 180 cameras 180o 180o 180o 180o Input to the system can be multiple view less than 360 degree, captured from multiple location covering entire sphere
  • 8. 8 Evaluation – single 360 camera 360o 1 – input 360 view 4 – reference 360 views for virtual view quality evaluation 1 – virtual 360 view – rendered from input view 360o 360o 360o 360o 360o Compare virtual view rendered from input 360 view at location of reference 360 view
  • 9. 9 Evaluation – multiple 360 camera 360o 3 – input 360 views 4 – reference 360 views for virtual view quality evaluation 1 – virtual 360 view – rendered from input view 360o 360o 360o 360o 360o Compare virtual view rendered from input 360 view at location of reference 360 view 360o 360o
  • 10. 10 Evaluation – single 180 cameras 180o 180o 180o 360o Compare virtual view rendered from input 180 view at location of reference 180 view 1 – input 180 view 2 – reference 180 views for virtual view quality evaluation 1 – virtual 360 view – rendered from input view
  • 11. 11 Evaluation – multiple 180 cameras 180o 180o 180o 360o Compare virtual view rendered from input 180 view at location of reference 180 view 3 – input 180 views 2 – reference 180 views for virtual view quality evaluation 1 – virtual 360 view – rendered from input view 180o 180o
  • 12. 12 Evaluation – multiple 180 cameras 180o 180o 180o 180o 360o 8 – input 180 views ? – reference ?? 1 – virtual 360 view – rendered from input view
  • 13. 13 Partial reference views 180o 180o 180o 180o 360o 4 – input 180 views 4 – reference 180 views 1 – virtual 360 view – rendered from input view Partial comparison at reference 180 view location
  • 14. 14 Full 360 reference views 180o 180o 180o 180o 360o 8 – input 180 views 2 – reference 360 views 1 – virtual 360 view – rendered from input view 360o 360o Full comparison at reference 360 view location
  • 15. Conclusions  We always need 360 reference view for quality evaluation  Quality evaluation should be done at the location for reference view