Fugu-MT 論文翻訳(概要): Challenges and Opportunities for Computer Vision in Real-life Soccer Analytics

論文の概要: Challenges and Opportunities for Computer Vision in Real-life Soccer Analytics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06180v1
Date: Mon, 13 Apr 2020 20:06:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-14 00:20:03.174311
Title: Challenges and Opportunities for Computer Vision in Real-life Soccer Analytics
Title（参考訳）: 実生活サッカーにおけるコンピュータビジョンへの挑戦と機会
Authors: Neha Bhargava and Fabio Cuzzolin
Abstract要約: スポーツ分析は、スポーツデータのコーパスからのパターンの理解と発見を扱う。本稿では主に,コンピュータビジョンにおけるスポーツビデオ解析による課題と機会に焦点を当てる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.144873990390373
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we explore some of the applications of computer vision to sports analytics. Sport analytics deals with understanding and discovering patterns from a corpus of sports data. Analysing such data provides important performance metrics for the players, for instance in soccer matches, that could be useful for estimating their fitness and strengths. Team level statistics can also be estimated from such analysis. This paper mainly focuses on some the challenges and opportunities presented by sport video analysis in computer vision. Specifically, we use our multi-camera setup as a framework to discuss some of the real-life challenges for machine learning algorithms.
Abstract（参考訳）: 本稿では,スポーツ分析におけるコンピュータビジョンの応用について検討する。スポーツ分析は、スポーツデータのコーパスからのパターンの理解と発見を扱う。このようなデータを分析することは、例えばサッカーの試合の選手にとって重要なパフォーマンス指標となり、選手の体力や強さを推定するのに役立ちます。チームレベルの統計もそのような分析から推測できる。本稿では主に,コンピュータビジョンにおけるスポーツビデオ解析による課題と機会に焦点を当てる。具体的には、機械学習アルゴリズムの現実的な課題について議論するために、マルチカメラのセットアップをフレームワークとして使用します。

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