論文の概要: TrackID3x3: A Dataset and Algorithm for Multi-Player Tracking with Identification and Pose Estimation in 3x3 Basketball Full-court Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18282v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 01:55:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:36:22.355146
• Title: TrackID3x3: A Dataset and Algorithm for Multi-Player Tracking with Identification and Pose Estimation in 3x3 Basketball Full-court Videos
• Title（参考訳）: TrackID3x3: 3x3バスケットボールフルコートビデオにおける識別とポス推定によるマルチプレイヤー追跡のためのデータセットとアルゴリズム
• Authors: Kazuhiro Yamada, Li Yin, Qingrui Hu, Ning Ding, Shunsuke Iwashita, Jun Ichikawa, Kiwamu Kotani, Calvin Yeung, Keisuke Fujii,
• Abstract要約: 本稿では,3x3バスケットボールシナリオにおけるマルチプレイヤー追跡,プレイヤー識別,ポーズ推定に特化して設計された最初のデータセットを提案する。 データセットは3つの異なるサブセット(室内固定カメラ、屋外固定カメラ、ドローンカメラ)で構成され、さまざまなフルコートカメラの視点と環境をキャプチャする。 そこで本研究では,トラッキングと識別の質を評価するために,Track-IDアルゴリズムと呼ばれるベースラインアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.70594963462731
• License:
• Abstract: Multi-object tracking, player identification, and pose estimation are fundamental components of sports analytics, essential for analyzing player movements, performance, and tactical strategies. However, existing datasets and methodologies primarily target mainstream team sports such as soccer and conventional 5-on-5 basketball, often overlooking scenarios involving fixed-camera setups commonly used at amateur levels, less mainstream sports, or datasets that explicitly incorporate pose annotations. In this paper, we propose the TrackID3x3 dataset, the first publicly available comprehensive dataset specifically designed for multi-player tracking, player identification, and pose estimation in 3x3 basketball scenarios. The dataset comprises three distinct subsets (Indoor fixed-camera, Outdoor fixed-camera, and Drone camera footage), capturing diverse full-court camera perspectives and environments. We also introduce the Track-ID task, a simplified variant of the game state reconstruction task that excludes field detection and focuses exclusively on fixed-camera scenarios. To evaluate performance, we propose a baseline algorithm called Track-ID algorithm, tailored to assess tracking and identification quality. Furthermore, our benchmark experiments, utilizing recent multi-object tracking algorithms (e.g., BoT-SORT-ReID) and top-down pose estimation methods (HRNet, RTMPose, and SwinPose), demonstrate robust results and highlight remaining challenges. Our dataset and evaluation benchmarks provide a solid foundation for advancing automated analytics in 3x3 basketball. Dataset and code will be available at https://github.com/open-starlab/TrackID3x3.
• Abstract（参考訳）: 多目的追跡、プレイヤー識別、ポーズ推定はスポーツ分析の基本的な要素であり、プレイヤーの動き、パフォーマンス、戦術戦略を分析するのに不可欠である。 しかし、既存のデータセットや方法論は主にサッカーや従来の5-on-5バスケットボールのようなメインストリームのチームスポーツをターゲットにしており、アマチュアレベルで一般的に使用される固定カメラのセットアップ、あまり主流ではないスポーツ、またはポーズアノテーションを明示的に取り入れたデータセットを含むシナリオを見落としていることが多い。 本稿では,3x3バスケットボールシナリオにおけるマルチプレイヤー追跡,プレーヤ識別,ポーズ推定に特化して設計された,最初の一般公開された総合データセットであるTrackID3x3データセットを提案する。 データセットは3つの異なるサブセット(室内固定カメラ、屋外固定カメラ、ドローンカメラ)で構成され、さまざまなフルコートカメラの視点と環境をキャプチャする。 また、フィールド検出を除外し、固定カメラのシナリオにのみフォーカスするゲーム状態再構築タスクの簡易版であるTrack-IDタスクも導入した。 そこで本研究では,トラッキングと識別の質を評価するために,Track-IDアルゴリズムと呼ばれるベースラインアルゴリズムを提案する。 さらに,最近の多目的追跡アルゴリズム (BoT-SORT-ReID) とトップダウンポーズ推定手法 (HRNet, RTMPose, SwinPose) を用いて, 頑健な結果を示し, 残る課題を強調した。 私たちのデータセットと評価ベンチマークは、3x3バスケットボールにおける自動分析の進歩のための確かな基盤を提供します。 データセットとコードはhttps://github.com/open-starlab/TrackID3x3.comから入手できる。

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