論文の概要: Sport Task: Fine Grained Action Detection and Classification of Table
Tennis Strokes from Videos for MediaEval 2022
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13576v1
- Date: Tue, 31 Jan 2023 12:03:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-01 16:38:21.623164
- Title: Sport Task: Fine Grained Action Detection and Classification of Table
Tennis Strokes from Videos for MediaEval 2022
- Title(参考訳): スポーツタスク:メディアEval 2022のビデオからのテーブルテニスストロークの微粒化検出と分類
- Authors: Pierre-Etienne Martin (MPI-EVA), Jordan Calandre (MIA), Boris
Mansencal (LaBRI), Jenny Benois-Pineau (LaBRI), Renaud P\'eteri (MIA),
Laurent Mascarilla (MIA), Julien Morlier
- Abstract要約: 本課題は,スポーツビデオから微妙な動きを検出し,分類することである。
私たちは卓球の試合の記録に重点を置いている。
2021年以降、このタスクは、注釈のない未修正ビデオからのストローク検出にも挑戦している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.9894420655516565
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sports video analysis is a widespread research topic. Its applications are
very diverse, like events detection during a match, video summary, or
fine-grained movement analysis of athletes. As part of the MediaEval 2022
benchmarking initiative, this task aims at detecting and classifying subtle
movements from sport videos. We focus on recordings of table tennis matches.
Conducted since 2019, this task provides a classification challenge from
untrimmed videos recorded under natural conditions with known temporal
boundaries for each stroke. Since 2021, the task also provides a stroke
detection challenge from unannotated, untrimmed videos. This year, the
training, validation, and test sets are enhanced to ensure that all strokes are
represented in each dataset. The dataset is now similar to the one used in [1,
2]. This research is intended to build tools for coaches and athletes who want
to further evaluate their sport performances.
- Abstract(参考訳): スポーツビデオ分析は広く研究されている。
その応用は非常に多種多様で、試合中のイベントの検出、ビデオ要約、スポーツ選手の詳細な運動分析などである。
MediaEval 2022ベンチマークイニシアチブの一環として、スポーツビデオからの微妙な動きを検出し分類することを目的としている。
私たちは卓球の試合の記録に集中する。
2019年から実施されているこのタスクは、各ストロークの時間境界が知られている自然条件下で録画された未トリミングビデオの分類課題を提供する。
2021年以降、このタスクは無注の未編集ビデオからのストローク検出チャレンジも提供する。
今年はトレーニング、検証、テストセットが強化され、各データセットにすべてのストロークが表現されることが保証される。
データセットは[1, 2]で使用されるものに似ている。
この研究は、スポーツパフォーマンスをさらに評価したいコーチやアスリートのためのツールを構築することを目的としている。
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