論文の概要: P2ANet: A Dataset and Benchmark for Dense Action Detection from Table Tennis Match Broadcasting Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12730v2
- Date: Tue, 26 Mar 2024 09:35:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-28 02:09:26.887560
- Title: P2ANet: A Dataset and Benchmark for Dense Action Detection from Table Tennis Match Broadcasting Videos
- Title（参考訳）: P2ANet: テーブルテニスマッチ放送ビデオからのDense Action Detectionのためのデータセットとベンチマーク
- Authors: Jiang Bian, Xuhong Li, Tao Wang, Qingzhong Wang, Jun Huang, Chen Liu, Jun Zhao, Feixiang Lu, Dejing Dou, Haoyi Xiong,
- Abstract要約: この作品は、ワールド・テーブルテニス選手権とオリンピアードのプロの卓球試合の放送ビデオから収集された2,721本のビデオクリップで構成されている。
強調局所化と強調認識という2つのアクション検出問題を定式化する。
その結果、TheNameは依然として困難なタスクであり、ビデオからの高密度なアクション検出のための特別なベンチマークとして使用できることを確認した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.57435509822416
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While deep learning has been widely used for video analytics, such as video classification and action detection, dense action detection with fast-moving subjects from sports videos is still challenging. In this work, we release yet another sports video benchmark \TheName{} for \emph{\underline{P}}ing \emph{\underline{P}}ong-\emph{\underline{A}}ction detection, which consists of 2,721 video clips collected from the broadcasting videos of professional table tennis matches in World Table Tennis Championships and Olympiads. We work with a crew of table tennis professionals and referees on a specially designed annotation toolbox to obtain fine-grained action labels (in 14 classes) for every ping-pong action that appeared in the dataset, and formulate two sets of action detection problems -- \emph{action localization} and \emph{action recognition}. We evaluate a number of commonly-seen action recognition (e.g., TSM, TSN, Video SwinTransformer, and Slowfast) and action localization models (e.g., BSN, BSN++, BMN, TCANet), using \TheName{} for both problems, under various settings. These models can only achieve 48\% area under the AR-AN curve for localization and 82\% top-one accuracy for recognition since the ping-pong actions are dense with fast-moving subjects but broadcasting videos are with only 25 FPS. The results confirm that \TheName{} is still a challenging task and can be used as a special benchmark for dense action detection from videos.
- Abstract（参考訳）: ビデオの分類やアクション検出など、ビデオ分析にディープラーニングが広く使われているが、スポーツビデオから素早く動く被験者による密集したアクション検出は依然として困難である。
本研究では,世界卓球選手権とオリンピアード大会のプロ卓球試合の放送映像から2,721本のビデオクリップを収録したスポーツビデオベンチマーク『TheName{} for \emph{\underline{P}}ing \emph{\underline{P}}ong-\emph{\underline{A}}ction detection』をリリースする。
テーブルテニスの専門家や審判の乗組員と共に特別に設計されたアノテーションツールボックスを使って、データセットに現れるすべてのピンポンアクションに対してきめ細かいアクションラベル(14クラス)を取得し、その2つのアクション検出問題 -- \emph{action Localization} と \emph{action Recognition} を定式化する。
動作ローカライズモデル (例えば, BSN, BSN++, BMN, TCANet) と動作ローカライズモデル (例えば, TSM, TSN, Video SwinTransformer, Slowfast) を, それぞれの問題に対して, \TheName{} を用いて評価する。
これらのモデルでは, ピンポン動作が高速な被写体では密度が高いが, 放送ビデオは25FPSしか持たないため, ローカライゼーションのAR-AN曲線下48C%, 認識の82C%の精度しか達成できない。
TheName{}は依然として困難なタスクであり、ビデオからの高密度なアクション検出のための特別なベンチマークとして使用できる。
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