論文の概要: Multimodal and multiview distillation for real-time player detection on a football field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07544v1
• Date: Thu, 16 Apr 2020 09:16:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 22:03:38.826010
• Title: Multimodal and multiview distillation for real-time player detection on a football field
• Title（参考訳）: サッカー場でのリアルタイム選手検出のためのマルチモーダル・マルチビュー蒸留
• Authors: Anthony Cioppa, Adrien Deli\`ege, Noor Ul Huda, Rikke Gade, Marc Van Droogenbroeck, Thomas B. Moeslund
• Abstract要約: 本研究では,単一の狭角熱カメラによって支援された,ユニークな安価で広角の魚眼カメラから選手を検知するシステムを開発した。 魚眼カメラで撮影した全フィールド上の選手を検出するのに,本手法が有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.355119048749618
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monitoring the occupancy of public sports facilities is essential to assess their use and to motivate their construction in new places. In the case of a football field, the area to cover is large, thus several regular cameras should be used, which makes the setup expensive and complex. As an alternative, we developed a system that detects players from a unique cheap and wide-angle fisheye camera assisted by a single narrow-angle thermal camera. In this work, we train a network in a knowledge distillation approach in which the student and the teacher have different modalities and a different view of the same scene. In particular, we design a custom data augmentation combined with a motion detection algorithm to handle the training in the region of the fisheye camera not covered by the thermal one. We show that our solution is effective in detecting players on the whole field filmed by the fisheye camera. We evaluate it quantitatively and qualitatively in the case of an online distillation, where the student detects players in real time while being continuously adapted to the latest video conditions.
• Abstract（参考訳）: 公共スポーツ施設の占有状況のモニタリングは、その利用を評価し、新しい場所での建設を動機付けるために不可欠である。 サッカー場の場合、カバーするエリアは大きいため、いくつかの通常のカメラを使用する必要があるため、セットアップは高価で複雑である。 その代替として,1つの狭角サーマルカメラを用いて,安価で広角の魚眼カメラからプレイヤーを検出するシステムを開発した。 本研究では,学生と教師が異なるモダリティを持ち,同じ場面の異なる視点を持つ知識蒸留アプローチでネットワークを訓練する。 特に,サーマルカメラでカバーされていない魚眼カメラの領域でのトレーニングを処理するために,モーション検出アルゴリズムと組み合わせたカスタムデータ拡張の設計を行う。 本手法は,魚眼カメラで撮影されたフィールド全体のプレイヤー検出に有効であることを示す。 オンライン蒸留において,生徒が最新の映像環境に継続的に適応しながらリアルタイムでプレイヤーを検出する場合,定量的・質的に評価する。

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