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OpenSAL360 全景视频显著性数据集
OpenSAL360 是目前最大规模的全方位视频显著性数据集，旨在支持视觉注意力、显著性预测以及多模态视频分析的研究，广泛应用于全景视频理解、视觉注意力建模、显著性预测算法评估、多模态感知研究以及 VR / AR 交互系统设计等多个研究与工程领域。 该数据集包含 500 段来自 YouTube 的多样化全景视频，平均时长 18.1 秒，所有视频流分辨率均为 3,840 x 1,920，由超过 2,000 名观察者完成数据标注，平均每段视频包含超过 84 组眼动注视点，同时完整保留了原始音频轨道。
数据结构
- videos：包含 500 个 mp4 全方位视频，30 FPS，带音频流
- saliency：500 个几乎无损压缩的显著性图视频
- fixations：500 个 JSON 文件，每帧包含注视点坐标，可用于生成显著性图
- metadata.json：记录每个视频的元信息，包括许可证、来源 URL 等
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