論文の概要: FSD-10: A Dataset for Competitive Sports Content Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03312v1
- Date: Sun, 9 Feb 2020 08:04:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 14:43:47.629304
- Title: FSD-10: A Dataset for Competitive Sports Content Analysis
- Title（参考訳）: fsd-10:スポーツコンテンツ分析のためのデータセット
- Authors: Shenlan Liu, Xiang Liu, Gao Huang, Lin Feng, Lianyu Hu, Dong Jiang,
Aibin Zhang, Yang Liu, Hong Qiao
- Abstract要約: フィギュアスケートデータセット(FSD-10)は、きめ細かいアクションのコレクションを持つように設計されている。
各クリップは毎秒30フレーム、解像度は1080ドルで720ドルだ。
FSD-10における動作認識手法の評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.62110021022271
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Action recognition is an important and challenging problem in video analysis.
Although the past decade has witnessed progress in action recognition with the
development of deep learning, such process has been slow in competitive sports
content analysis. To promote the research on action recognition from
competitive sports video clips, we introduce a Figure Skating Dataset (FSD-10)
for finegrained sports content analysis. To this end, we collect 1484 clips
from the worldwide figure skating championships in 2017-2018, which consist of
10 different actions in men/ladies programs. Each clip is at a rate of 30
frames per second with resolution 1080 $\times$ 720. These clips are then
annotated by experts in type, grade of execution, skater info, .etc. To build a
baseline for action recognition in figure skating, we evaluate state-of-the-art
action recognition methods on FSD-10. Motivated by the idea that domain
knowledge is of great concern in sports field, we propose a keyframe based
temporal segment network (KTSN) for classification and achieve remarkable
performance. Experimental results demonstrate that FSD-10 is an ideal dataset
for benchmarking action recognition algorithms, as it requires to accurately
extract action motions rather than action poses. We hope FSD-10, which is
designed to have a large collection of finegrained actions, can serve as a new
challenge to develop more robust and advanced action recognition models.
- Abstract（参考訳）: アクション認識はビデオ分析において重要かつ困難な問題である。
過去10年間、深層学習の発展とともに行動認識の進展が見られたが、スポーツコンテンツ分析の競争は鈍化している。
競技用スポーツビデオクリップからの行動認識の研究を促進するために,スポーツコンテンツ分析のためのフィギュアスケートデータセット(FSD-10)を導入する。
この目的のために、2017-2018年の世界フィギュアスケート選手権から1484のクリップを収集し、男性/女性プログラムで10の異なるアクションからなる。
各クリップは毎秒30フレームのレートで、解像度は1080$\times$720である。
これらのクリップは、タイプ、実行の成績、スケーター情報などの専門家によって注釈付けされる。
など
フィギュアスケートにおけるアクション認識のベースラインを構築するために,fsd-10における最先端のアクション認識手法を評価する。
ドメイン知識はスポーツ分野において大きな関心事であるという考えに動機付けられ,キーフレームに基づく時間セグメントネットワーク(KTSN)を提案する。
FSD-10はアクションポーズではなくアクション動作を正確に抽出する必要があるため、アクション認識アルゴリズムをベンチマークするための理想的なデータセットであることを示す。
きめ細かいアクションの集合体として設計されたFSD-10は、より堅牢で高度なアクション認識モデルを開発する上で、新たな課題となることを願っている。
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