論文の概要: Localization of Ice-Rink for Broadcast Hockey Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10847v1
- Date: Thu, 22 Apr 2021 03:39:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-23 13:56:12.730687
- Title: Localization of Ice-Rink for Broadcast Hockey Videos
- Title（参考訳）: ホッケー映像におけるアイスリンクの局在
- Authors: Mehrnaz Fani, Pascale Berunelle Walters, David A. Clausi, John Zelek
and Alexander Wong
- Abstract要約: 放送ビデオからのホッケーアイスリンクローカライズのためのフレームワークを紹介する。
ResNet18ベースの回帰器が実装され、訓練され、フレーム単位でモデル上の4つの制御ポイントに回帰する。
滑らかなホモグラフィ行列は、対応する4つの点の対の直線型変換を用いて計算される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.9924857328797
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this work, an automatic and simple framework for hockey ice-rink
localization from broadcast videos is introduced. First, video is broken into
video-shots by a hierarchical partitioning of the video frames, and
thresholding based on their histograms. To localize the frames on the ice-rink
model, a ResNet18-based regressor is implemented and trained, which regresses
to four control points on the model in a frame-by-frame fashion. This leads to
the projection jittering problem in the video. To overcome this, in the
inference phase, the trajectory of the control points on the ice-rink model are
smoothed, for all the consecutive frames of a given video-shot, by convolving a
Hann window with the achieved coordinates. Finally, the smoothed homography
matrix is computed by using the direct linear transform on the four pairs of
corresponding points. A hockey dataset for training and testing the regressor
is gathered. The results show success of this simple and comprehensive
procedure for localizing the hockey ice-rink and addressing the problem of
jittering without affecting the accuracy of homography estimation.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,放送ビデオからホッケーアイスリンクのローカライズを自動で簡易に行うフレームワークを提案する。
まず、ビデオフレームの階層的な分割と、ヒストグラムに基づくしきい値によってビデオショットに分解される。
アイスリンクモデル上でフレームをローカライズするために、ResNet18ベースの回帰器を実装して訓練し、フレーム単位でモデル上の4つの制御ポイントに回帰する。
このことがビデオの投影ジッタリング問題に繋がる。
これを克服するために、推定フェーズでは、所定のビデオショットの全ての連続フレームに対して、アイスリンクモデル上の制御点の軌跡を、達成された座標でハンウィンドウを畳み込むことにより平滑化させる。
最後に、対応する4つの点の対の直線型変換を用いて、滑らかなホモグラフィ行列を算出する。
回帰選手のトレーニングとテストのためのホッケーデータセットが収集されます。
その結果, ホッケーアイスリンクを局所化し, ジッタリング問題に対処するための簡易かつ包括的な手法が, ホモグラフィ推定の精度に影響を与えずに成功できた。
関連論文リスト
- SVG: 3D Stereoscopic Video Generation via Denoising Frame Matrix [60.48666051245761]
本研究では,3次元立体映像生成のためのポーズフリーかつトレーニングフリーな手法を提案する。
提案手法は, 推定ビデオ深度を用いた立体視ベースライン上のカメラビューにモノクロ映像をワープする。
本研究では,映像の画質向上を図るために,非閉塞境界再注入方式を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-29T08:33:55Z) - NeRFDeformer: NeRF Transformation from a Single View via 3D Scene Flows [60.291277312569285]
本研究では,単一観測値に基づいてNeRF表現を自動的に修正する手法を提案する。
本手法は, 変形を3次元流れ, 特に剛性変換の重み付き線形ブレンディングとして定義する。
また,単一観測によるNeRFシーンの修正問題を探索するための新しいデータセットも導入した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-15T07:58:08Z) - VideoSAGE: Video Summarization with Graph Representation Learning [9.21019970479227]
本稿では,映像要約のためのグラフベース表現学習フレームワークを提案する。
この方法で構築されたグラフは、ビデオフレーム間の長距離インタラクションをキャプチャすることを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-14T15:49:02Z) - Self-supervised learning of object pose estimation using keypoint
prediction [0.0]
本稿では,物体のポーズと形状予測の最近の進歩について述べる。
主な貢献は、カテゴリ固有の形状上の位置に対応するキーポイントの自己教師付き学習によるカメラポーズ予測への新しいアプローチである。
カメラポーズ予測に対する提案手法は,最先端手法と比較して,大幅な改善が見られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-14T21:47:25Z) - Efficient Video Segmentation Models with Per-frame Inference [117.97423110566963]
推論のオーバーヘッドを導入することなく、時間的一貫性を改善することに注力する。
本稿では,時間的一貫性の喪失やオンライン/オフラインの知識蒸留手法など,ビデオシーケンスから学ぶためのいくつかの手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-24T23:51:36Z) - Attention-guided Temporal Coherent Video Object Matting [78.82835351423383]
本稿では,時間的コヒーレントなマッチング結果が得られる深層学習に基づくオブジェクトマッチング手法を提案する。
中心となるコンポーネントは、画像マッチングネットワークの強度を最大化するアテンションベースの時間アグリゲーションモジュールである。
本稿では,最先端のビデオオブジェクトセグメンテーションネットワークを微調整することで,トリマップ生成問題を効果的に解決する方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-24T17:34:57Z) - FineNet: Frame Interpolation and Enhancement for Face Video Deblurring [18.49184807837449]
この作品の目的は、顔のビデオを破壊することです。
本稿では,(1)ぼやけたフレームの強化,(2)ぼやけたフレームを欠落した値として扱い,目的によって見積もる方法を提案する。
3つの実および合成ビデオデータセットを用いた実験により,本手法が従来の最先端手法よりも定量的および質的結果において大きな差を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-01T09:47:16Z) - Online Adaptation for Consistent Mesh Reconstruction in the Wild [147.22708151409765]
入ってくるテストビデオに適用する自己教師型オンライン適応問題として、ビデオベースの再構成を行う。
我々は,野生で捕獲された動物を含む非剛体物体のビデオから,時間的に一貫した信頼性の高い3D構造を復元できることを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-06T07:22:27Z) - 4D Association Graph for Realtime Multi-person Motion Capture Using
Multiple Video Cameras [46.664422061537564]
本稿では,マルチビュー映像入力を用いた新しいリアルタイム多対人モーションキャプチャーアルゴリズムを提案する。
ビューパース、クロスビューマッチング、時間トラッキングを単一の最適化フレームワークに統合します。
提案手法はノイズ検出に頑健であり,高品質なオンラインポーズ復元品質を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-28T09:57:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。