論文の概要: KaliCalib: A Framework for Basketball Court Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07795v1
- Date: Fri, 16 Sep 2022 08:52:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-19 12:52:40.408911
- Title: KaliCalib: A Framework for Basketball Court Registration
- Title(参考訳): KaliCalib: バスケットボールコート登録のためのフレームワーク
- Authors: Adrien Maglo, Astrid Orcesi and Quoc Cuong Pham
- Abstract要約: 本稿では,MMSports 2022カメラキャリブレーションにおける新しいバスケットボールコート登録フレームワークについて述べる。
この手法は,視点制約でサンプリングされたキーポイントの位置をエンコーダ・デコーダネットワークで推定する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.052782170493037
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tracking the players and the ball in team sports is key to analyse the
performance or to enhance the game watching experience with augmented reality.
When the only sources for this data are broadcast videos, sports-field
registration systems are required to estimate the homography and re-project the
ball or the players from the image space to the field space. This paper
describes a new basketball court registration framework in the context of the
MMSports 2022 camera calibration challenge. The method is based on the
estimation by an encoder-decoder network of the positions of keypoints sampled
with perspective-aware constraints. The regression of the basket positions and
heavy data augmentation techniques make the model robust to different arenas.
Ablation studies show the positive effects of our contributions on the
challenge test set. Our method divides the mean squared error by 4.7 compared
to the challenge baseline.
- Abstract(参考訳): チームスポーツにおける選手とボールの追跡は、パフォーマンスの分析や、拡張現実によるゲーム視聴体験の向上の鍵となる。
このデータの唯一のソースがブロードキャストビデオである場合、スポーツフィールド登録システムは、ホモグラフィを推定し、ボールまたはプレイヤーを画像空間からフィールド空間へ再投影するために必要となる。
本稿では,mmsports 2022カメラキャリブレーションチャレンジにおいて,新たなバスケットボールコート登録枠組みについて述べる。
この手法は,視点制約でサンプリングされたキーポイントの位置をエンコーダ・デコーダネットワークで推定する。
バスケット位置の回帰と重データ拡張技術により、モデルは異なるアリーナに対して堅牢になる。
アブレーション研究は、我々の貢献がチャレンジテストセットに与える影響を示している。
本手法では,平均二乗誤差をチャレンジベースラインに比べて4.7分割する。
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