論文の概要: Foul prediction with estimated poses from soccer broadcast video
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09650v1
- Date: Thu, 15 Feb 2024 01:25:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-16 17:30:16.680814
- Title: Foul prediction with estimated poses from soccer broadcast video
- Title（参考訳）: サッカー中継映像からのポーズ推定によるファウル予測
- Authors: Jiale Fang, Calvin Yeung, Keisuke Fujii
- Abstract要約: サッカーのファウルを予想する革新的な深層学習手法を導入する。
本手法は,新しいサッカーファールデータセットをキュレートすることで,映像データ,ボックス位置のバウンディング,画像詳細,ポーズ情報を統合する。
この結果はサッカーにおけるファールプレイの深い理解に重要な意味を持つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9002260638342727
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recent advances in computer vision have made significant progress in tracking
and pose estimation of sports players. However, there have been fewer studies
on behavior prediction with pose estimation in sports, in particular, the
prediction of soccer fouls is challenging because of the smaller image size of
each player and of difficulty in the usage of e.g., the ball and pose
information. In our research, we introduce an innovative deep learning approach
for anticipating soccer fouls. This method integrates video data, bounding box
positions, image details, and pose information by curating a novel soccer foul
dataset. Our model utilizes a combination of convolutional and recurrent neural
networks (CNNs and RNNs) to effectively merge information from these four
modalities. The experimental results show that our full model outperformed the
ablated models, and all of the RNN modules, bounding box position and image,
and estimated pose were useful for the foul prediction. Our findings have
important implications for a deeper understanding of foul play in soccer and
provide a valuable reference for future research and practice in this area.
- Abstract（参考訳）: 近年のコンピュータビジョンの進歩は、スポーツ選手の追跡とポーズ推定に大きな進歩をもたらした。
しかし、スポーツにおけるポーズ推定による行動予測に関する研究は少なく、特に、各選手の画像サイズが小さく、例えばボールやポーズ情報の使用が困難であるため、サッカーファウルの予測は困難である。
本研究では,サッカーのファウルを予想する革新的な深層学習手法を提案する。
本手法は,新しいサッカーファールデータセットをキュレートすることで,映像データ,ボックス位置のバウンディング,画像詳細,ポーズ情報を統合する。
我々のモデルは、畳み込みニューラルネットワークと繰り返しニューラルネットワーク(CNNとRNN)を組み合わせて、これらの4つのモードからの情報を効果的にマージする。
実験の結果,全モデルがアブレーションモデルよりも優れており,全てのrnnモジュール,バウンディングボックス位置と画像,推定ポーズがファウル予測に有用であった。
本研究は,サッカーにおけるファールプレイの理解を深める上で重要な意味を持ち,今後の研究や実践の参考となる。
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