Fugu-MT 論文翻訳(概要): 1st Place Solution to the 1st SkatingVerse Challenge

論文の概要: 1st Place Solution to the 1st SkatingVerse Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14032v1
Date: Mon, 22 Apr 2024 09:50:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-23 14:35:57.060355
Title: 1st Place Solution to the 1st SkatingVerse Challenge
Title（参考訳）: 1st SkatingVerse Challengeへの第1位ソリューション
Authors: Tao Sun, Yuanzi Fu, Kaicheng Yang, Jian Wu, Ziyong Feng,
Abstract要約: 本稿では,1stVerse Skating Challengeの優勝ソリューションを提案する。我々は、DINOフレームワークを利用して、興味領域(ROI)を抽出し、生のビデオ映像の正確なトリミングを行う。ログに基づいて予測結果をアンサンブルすることで、我々のソリューションは95.73%という印象的なリーダーボードスコアを得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.17968838503053
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents the winning solution for the 1st SkatingVerse Challenge. We propose a method that involves several steps. To begin, we leverage the DINO framework to extract the Region of Interest (ROI) and perform precise cropping of the raw video footage. Subsequently, we employ three distinct models, namely Unmasked Teacher, UniformerV2, and InfoGCN, to capture different aspects of the data. By ensembling the prediction results based on logits, our solution attains an impressive leaderboard score of 95.73%.
Abstract（参考訳）: 本稿では,第1回SkatingVerse Challengeの優勝ソリューションを提案する。いくつかのステップを含む手法を提案する。まず、DINOフレームワークを利用して、興味領域(ROI)を抽出し、生映像の正確なトリミングを行う。その後、Unmasked Teacher、UniformerV2、InfoGCNという3つの異なるモデルを用いて、データのさまざまな側面をキャプチャする。ログに基づいて予測結果をアンサンブルすることで、我々のソリューションは95.73%という印象的なリーダーボードスコアを得た。

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