广泛适用的体育球类检测与跟踪强基线
计算机视觉与模式识别
2023-11-17 v2
摘要
本文提出一种可应用于多种体育类别的体育球类检测与跟踪 (Sports Ball Detection and Tracking, SBDT) 新方法。我们的方法由 (1) 高分辨率特征提取、(2) 位置感知模型训练以及 (3) 考虑时间一致性的推理组成，三者共同构成一个新的 SBDT 基线。此外，为验证我们方法的广泛适用性，我们在来自不同体育类别的 5 个数据集上将我们的基线与 6 种最先进的 SBDT 方法进行比较。为此，我们新引入了两个 SBDT 数据集，为两个数据集提供了新的球体标注，并重新实现了所有方法以简化广泛比较。实验结果表明，我们的方法在数据集涵盖的所有体育类别上均大幅优于现有方法。我们相信所提方法可作为 SBDT 的广泛适用强基线 (Widely Applicable Strong Baseline, WASB)，且我们的数据集与代码库将促进未来的 SBDT 研究。数据集与代码见 https://github.com/nttcom/WASB-SBDT 。
引用
@article{arxiv.2311.05237,
title = {Widely Applicable Strong Baseline for Sports Ball Detection and Tracking},
author = {Shuhei Tarashima and Muhammad Abdul Haq and Yushan Wang and Norio Tagawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.05237},
year = {2023}
}
备注
BMVC2023. Code & dataset : https://github.com/nttcom/WASB-SBDT