論文の概要: DeepSportLab: a Unified Framework for Ball Detection, Player Instance
Segmentation and Pose Estimation in Team Sports Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00627v1
- Date: Wed, 1 Dec 2021 16:30:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-02 14:54:54.509575
- Title: DeepSportLab: a Unified Framework for Ball Detection, Player Instance
Segmentation and Pose Estimation in Team Sports Scenes
- Title（参考訳）: DeepSportLab: チームスポーツシーンにおけるボール検出,プレーヤインスタンスのセグメンテーション,ポス推定のための統一フレームワーク
- Authors: Seyed Abolfazl Ghasemzadeh, Gabriel Van Zandycke, Maxime Istasse,
Niels Sayez, Amirafshar Moshtaghpour, Christophe De Vleeschouwer
- Abstract要約: 本稿では,(i)ボールの位置,(ii)ポーズの予測,および(iii)チームスポーツシーンにおける選手のインスタンスマスクをセグメント化するための統一的な枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.845244830593067
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents a unified framework to (i) locate the ball, (ii) predict
the pose, and (iii) segment the instance mask of players in team sports scenes.
Those problems are of high interest in automated sports analytics, production,
and broadcast. A common practice is to individually solve each problem by
exploiting universal state-of-the-art models, \eg, Panoptic-DeepLab for player
segmentation. In addition to the increased complexity resulting from the
multiplication of single-task models, the use of the off-the-shelf models also
impedes the performance due to the complexity and specificity of the team
sports scenes, such as strong occlusion and motion blur. To circumvent those
limitations, our paper proposes to train a single model that simultaneously
predicts the ball and the player mask and pose by combining the part intensity
fields and the spatial embeddings principles. Part intensity fields provide the
ball and player location, as well as player joints location. Spatial embeddings
are then exploited to associate player instance pixels to their respective
player center, but also to group player joints into skeletons. We demonstrate
the effectiveness of the proposed model on the DeepSport basketball dataset,
achieving comparable performance to the SoA models addressing each individual
task separately.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,統一的な枠組みを提案する。
(i)ボールの位置を定める。
(ii)ポーズを予測し、
(iii)チームスポーツシーンの選手のインスタンスマスクをセグメンテーションする。
これらの問題は、自動スポーツ分析、生産、放送に高い関心を寄せている。
一般的なプラクティスは、プレイヤーセグメンテーションに普遍的な最先端モデルである \eg, Panoptic-DeepLab を活用することで、個々の問題を解決することである。
シングルタスクモデルの乗算による複雑さの増加に加えて、オフ・ザ・シェルフモデルの使用は、強いオクルージョンや動きのぼやきといったチームのスポーツシーンの複雑さと特異性によってパフォーマンスを阻害している。
これらの制約を回避するために,ボールとプレーヤマスクを同時に予測し,部分強度場と空間埋め込み原理を組み合わせることでポーズを呈する単一モデルのトレーニングを提案する。
部分強度フィールドは、ボールとプレーヤーの位置、およびプレーヤーの関節の位置を提供する。
空間埋め込みはプレイヤーのインスタンスピクセルをそれぞれのプレイヤーセンターに関連付けるだけでなく、プレイヤージョイントをスケルトンにグループ化する。
提案モデルの有効性をDeepSportのバスケットボールデータセット上で実証し,各タスクを個別に扱うSoAモデルに匹敵する性能を実現する。
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