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360 度广域：深度预测与视角合成数据集
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了利用360°图像进行视觉目标追踪的新方法，提出了边界视野的目标定位表示方式，并引入了通用的360°追踪框架。作者还提供了360VOT数据集和新的度量标准，对20种视觉追踪算法进行了评估。
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关键要点
- 本文研究如何利用360°图像进行视觉目标追踪。
- 提出了边界视野的目标定位表示方式，以应对大变形和拼接伪影等挑战。
- 引入了通用的360°追踪框架，适用于全向追踪。
- 推出了360VOT数据集，包含120个场景的113K个高分辨率等距投影帧。
- 追踪目标涵盖32个类别，提供了4种无偏的基准数据。
- 提出了适用于360°图像的新度量标准，以准确评估全向追踪性能。
- 对20种视觉追踪算法进行了广泛评估，并提供了新的基准以供未来比较。
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