桌面上的足球
计算机视觉与模式识别
2018-06-05 v1
摘要
我们提出一个系统,将足球比赛的单目视频转换为动态的 3D 重建,其中的球员与场地可通过 3D 查看器或增强现实设备交互式渲染。本文的核心是利用 CNN(在从足球电子游戏中提取的 3D 球员数据上训练)估计每名球员的深度图的方法。我们与最先进的(body pose)身体姿态与深度估计技术进行比较,并在合成基准真值数据集与真实 YouTube 足球视频上展示了结果。
引用
@article{arxiv.1806.00890,
title = {Soccer on Your Tabletop},
author = {Konstantinos Rematas and Ira Kemelmacher-Shlizerman and Brian Curless and Steve Seitz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.00890},
year = {2018}
}
备注
CVPR'18. Project: http://grail.cs.washington.edu/projects/soccer/