論文の概要: YourSkatingCoach: A Figure Skating Video Benchmark for Fine-Grained Element Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20427v2
- Date: Wed, 30 Oct 2024 05:51:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:27:58.122773
- Title: YourSkatingCoach: A Figure Skating Video Benchmark for Fine-Grained Element Analysis
- Title（参考訳）: YourSkatingCoach: 細粒度要素分析のためのフィギュアスケートビデオベンチマーク
- Authors: Wei-Yi Chen, Yi-Ling Lin, Yu-An Su, Wei-Hsin Yeh, Lun-Wei Ku,
- Abstract要約: データセットには、ジャンプ要素の454のビデオ、検出された各ビデオ中のスケータースケルトン、ジャンプの開始フレームと終了フレームのゴールドラベル、フィギュアスケートの動画ベンチマークが含まれている。
そこで本研究では,ジャンプの時間長を正確に検出することを目的とした,新しい動作解析タスクである空気時間検出を提案する。
細粒度ラベルの一般化性を検証するため、粗粒度タスクアクション分類ではなく、クロススポーツタスクとして他のスポーツにも同様のプロセスを適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.444961818248624
- License:
- Abstract: Combining sports and machine learning involves leveraging ML algorithms and techniques to extract insight from sports-related data such as player statistics, game footage, and other relevant information. However, datasets related to figure skating in the literature focus primarily on element classification and are currently unavailable or exhibit only limited access, which greatly raise the entry barrier to developing visual sports technology for it. Moreover, when using such data to help athletes improve their skills, we find they are very coarse-grained: they work for learning what an element is, but they are poorly suited to learning whether the element is good or bad. Here we propose air time detection, a novel motion analysis task, the goal of which is to accurately detect the duration of the air time of a jump. We present YourSkatingCoach, a large, novel figure skating dataset which contains 454 videos of jump elements, the detected skater skeletons in each video, along with the gold labels of the start and ending frames of each jump, together as a video benchmark for figure skating. In addition, although this type of task is often viewed as classification, we cast it as a sequential labeling problem and propose a Transformer-based model to calculate the duration. Experimental results show that the proposed model yields a favorable results for a strong baseline. To further verify the generalizability of the fine-grained labels, we apply the same process to other sports as cross-sports tasks but for coarse-grained task action classification. Here we fine-tune the classification to demonstrate that figure skating, as it contains the essential body movements, constitutes a strong foundation for adaptation to other sports.
- Abstract（参考訳）: スポーツと機械学習の組み合わせは、MLアルゴリズムとテクニックを活用して、プレイヤー統計、ゲーム映像、その他の関連する情報などのスポーツ関連データから洞察を抽出する。
しかし、文学におけるフィギュアスケートに関連するデータセットは、主に要素分類に焦点を合わせており、現在利用できないか、限られたアクセスしか示していないため、視覚スポーツ技術開発への参入障壁を大きく高めている。
さらに、選手のスキル向上にこのようなデータを使用すると、それは非常に粗い粒度で、要素が何であるかを学ぶのに役立ちますが、その要素が良いか悪いかを学ぶのにはあまり適していません。
本稿では,ジャンプの時間長を正確に検出することを目的として,新しい動作解析タスクである空気時間検出を提案する。
今回紹介するYourSkatingCoachは、ジャンプ要素の454本のビデオ、検出されたスケーターの骨格、ジャンプの開始フレームと終了フレームのゴールドラベル、およびフィギュアスケートの動画ベンチマークを含む、巨大で斬新なフィギュアスケートデータセットである。
また,このようなタスクはしばしば分類として扱われるが,逐次ラベリング問題とみなし,継続時間を計算するためのTransformerベースのモデルを提案する。
実験結果から,提案モデルが強いベースラインに有利な結果をもたらすことが示された。
さらに,細粒度ラベルの一般化性を検証するために,粗粒度タスクアクション分類ではなく,クロススポーツタスクと同一の処理を他のスポーツに適用する。
ここでは、フィギュアスケートが、本質的な身体運動を含むため、他のスポーツに適応するための強力な基盤となっていることを示すために、分類を微調整する。
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