論文の概要: Can Geometry Save Central Views for Sports Field Registration?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20052v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 16:40:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 01:46:36.924465
• Title: Can Geometry Save Central Views for Sports Field Registration?
• Title（参考訳）: スポーツ場登録のための中央視界を測ることができるか?
• Authors: Floriane Magera, Thomas Hoyoux, Martin Castin, Olivier Barnich, Anthony Cioppa, Marc Van Droogenbroeck,
• Abstract要約: シングルフレームのスポーツフィールド登録は、放送ビデオから3D情報を抽出する基盤となっている。 本稿では,円対応から一組の点と線を導出する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.82877430397424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-frame sports field registration often serves as the foundation for extracting 3D information from broadcast videos, enabling applications related to sports analytics, refereeing, or fan engagement. As sports fields have rigorous specifications in terms of shape and dimensions of their line, circle and point components, sports field markings are commonly used as calibration targets for this task. However, because of the sparse and uneven distribution of field markings, close-up camera views around central areas of the field often depict only line and circle markings. On these views, sports field registration is challenging for the vast majority of existing methods, as they focus on leveraging line field markings and their intersections. It is indeed a challenge to include circle correspondences in a set of linear equations. In this work, we propose a novel method to derive a set of points and lines from circle correspondences, enabling the exploitation of circle correspondences for both sports field registration and image annotation. In our experiments, we illustrate the benefits of our bottom-up geometric method against top-performing detectors and show that our method successfully complements them, enabling sports field registration in difficult scenarios.
• Abstract（参考訳）: シングルフレームのスポーツフィールド登録は、しばしば放送ビデオから3D情報を抽出する基盤として機能し、スポーツ分析、審判、ファンエンゲージメントに関連するアプリケーションを可能にする。 スポーツフィールドは、その線、円、点成分の形状と寸法の点で厳密な仕様を持つため、スポーツフィールドマーキングは、このタスクのキャリブレーションターゲットとして一般的に使用される。 しかし、フィールドマーキングのばらばらで不均一な分布のため、フィールドの中央を囲むクローズアップカメラビューは、線や円のマーキングのみを描いていることが多い。 これらの観点から、競技場登録は、ラインフィールドマーキングとその交差点を活用することに集中するため、既存の方法の大部分において困難である。 実際、線型方程式の集合に円対応を含めることは困難である。 本研究では,スポーツ分野の登録と画像アノテーションの両面での円対応の活用を可能にするために,円対応から点と線を導出する新しい手法を提案する。 実験では,トップパフォーマンス検出器に対するボトムアップ幾何手法の利点を概説し,この手法がそれらを補完し,難易度の高い競技場登録を可能にすることを示す。

関連論文リスト

• PnLCalib: Sports Field Registration via Points and Lines Optimization [16.278222277579655]
  放送されたスポーツビデオのカメラキャリブレーションは、正確なスポーツフィールドの登録に多くの課題をもたらす。 従来の検索ベースの手法は初期カメラのポーズ推定に依存しており、非標準位置で苦労する可能性がある。 本稿では,3次元サッカー場モデルと予め定義されたキーポイントのセットを利用して,これらの制限を克服する最適化に基づくキャリブレーションパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-12T11:15:15Z)
• Semi-Supervised Semantic Segmentation Based on Pseudo-Labels: A Survey [49.47197748663787]
  本総説は, 半教師付きセマンティックセグメンテーション分野における擬似ラベル手法に関する最新の研究成果について, 包括的かつ組織的に概観することを目的としている。 さらに,医用およびリモートセンシング画像のセグメンテーションにおける擬似ラベル技術の適用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T10:18:38Z)
• Monocular 3D Human Pose Estimation for Sports Broadcasts using Partial Sports Field Registration [0.0]
  スポーツ場の一部登録による2次元ポーズ推定とカメラキャリブレーションの進歩を組み合わせることで,有効な大規模運動データ収集の道筋を示す。 異なる視点、実行スタイル、ボディタイプを備えた、Unreal Engine 5で10k以上の画像の合成データセットを生成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T07:41:44Z)
• Joint segmentation and discontinuity-preserving deformable registration: Application to cardiac cine-MR images [74.99415008543276]
  多くの深層学習に基づく登録法は、変形場は画像領域の至る所で滑らかで連続的であると仮定する。 本研究では,この課題に対処するために,不連続かつ局所的に滑らかな変形場を確保するための新しい不連続保存画像登録手法を提案する。 入力画像の構造的相関を学習するために,ネットワークのセグメンテーション成分にコアテンションブロックを提案する。 大規模心磁気共鳴画像系列を用いた物体内時間画像登録の課題について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T23:45:01Z)
• Collaborative Propagation on Multiple Instance Graphs for 3D Instance Segmentation with Single-point Supervision [63.429704654271475]
  本稿では,1つのオブジェクトを1つのポイントでラベル付けするだけでよい,弱教師付き手法RWSegを提案する。 これらの疎いラベルにより、セマンティック情報とインスタンス情報を伝達する2つの分岐を持つ統一的なフレームワークを導入する。 具体的には、異なるインスタンスグラフ間の競合を促進するクロスグラフ競合ランダムウォークス(CRW)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-10T02:14:39Z)
• Keypoint-less Camera Calibration for Sports Field Registration in Soccer [11.374200381593267]
  セグメント対応からカメラのポーズと焦点距離を学習できる、微分可能な目的関数を導入する。 放送されたサッカー画像から3次元スポーツフィールドを登録するための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-24T10:31:25Z)
• Soccer line mark segmentation with stochastic watershed transform [1.7188280334580195]
  そこで本稿では,流域変換に基づくラインマーキングを自動的かつ正確にセグメント化するための新しい手法を提案する。 この戦略は、5つのスタジアムのマッチから60枚の注釈付き画像で構成された、新しいパブリックデータベース上でテストされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-14T00:51:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。