从视频中早期检测 MLB 投手的伤病
计算机视觉与模式识别
2019-04-19 v1
摘要
伤病是体育中的一项主要成本。各队每年在受伤无法上场的球员身上花费数百万美元，导致比赛失利、球迷兴趣下降以及替补球员的额外工资。现代卷积神经网络已成功应用于许多视频识别任务。在本文中，我们引入 MLB 投手伤病检测/预测问题，并通过实验评估此类卷积模型仅从视频数据中检测和预测投球伤病的能力。我们在一个大型电视转播 MLB 视频数据集上开展实验，该数据集包含 2017 赛季期间受伤的 20 名不同投手。我们实验评估了模型在每位个别投手上的表现、向新投手的泛化能力、针对不同伤病的表现，以及其预测或检测伤病的提前量。
引用
@article{arxiv.1904.08916,
title = {Early Detection of Injuries in MLB Pitchers from Video},
author = {AJ Piergiovanni and Michael S. Ryoo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.08916},
year = {2019}
}
备注
CVPR Workshop on Computer Vision in Sports 2019