Crick-net：基于卷积神经网络的板球腰高无效球检测方法
计算机视觉与模式识别
2021-02-02 v2
摘要
板球无疑是现代最流行的运动之一。由于人易犯错，对该运动中不同事件进行自动分析与决策判断始终存在需求。同时，随着人工智能与计算机视觉的发展与进步，这两者在各领域中的应用已成为一种新兴趋势。应用若干计算机视觉技术来分析不同的板球事件并自动做出判决，近来已变得流行。在本文中，我们部署了一种基于 CNN 并结合 Inception V3 的分类方法，以自动检测并区分腰高无效球与合理球。我们的方法取得了 88% 的总体平均准确率，且交叉熵值相当低。
引用
@article{arxiv.1805.05974,
title = {Crick-net: A Convolutional Neural Network based Classification Approach for Detecting Waist High No Balls in Cricket},
author = {Md. Harun-Ur-Rashid and Shekina Khatun and Mehe Zabin Trisha and Nafis Neehal and Md. Zahid Hasan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.05974},
year = {2021}
}
备注
Working on a different trajectory with this dataset