論文の概要: AthleticsPose: Authentic Sports Motion Dataset on Athletic Field and Evaluation of Monocular 3D Pose Estimation Ability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12905v1
• Date: Thu, 17 Jul 2025 08:43:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.413935
• Title: AthleticsPose: Authentic Sports Motion Dataset on Athletic Field and Evaluation of Monocular 3D Pose Estimation Ability
• Title（参考訳）: AthleticsPose: 運動場における認証スポーツ運動データセットと単眼3次元姿勢推定能力の評価
• Authors: Tomohiro Suzuki, Ryota Tanaka, Calvin Yeung, Keisuke Fujii,
• Abstract要約: AthleticsPoseデータセットを導入し、運動場で様々なスポーツイベントを行う23人のアスリートからリアルの動きをキャプチャする。 その結果,AthleticsPoseでトレーニングしたモデルは,模擬スポーツ運動データセットでトレーニングしたベースラインモデルよりも有意に優れていた。 運動学的指標のケーススタディでは、このモデルは膝の角度の個人差をとらえる可能性を示したが、より高速な測定に苦慮した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.991985467382602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monocular 3D pose estimation is a promising, flexible alternative to costly motion capture systems for sports analysis. However, its practical application is hindered by two factors: a lack of realistic sports datasets and unclear reliability for sports tasks. To address these challenges, we introduce the AthleticsPose dataset, a new public dataset featuring ``real'' motions captured from 23 athletes performing various athletics events on an athletic field. Using this dataset, we trained a representative 3D pose estimation model and performed a comprehensive evaluation. Our results show that the model trained on AthleticsPose significantly outperforms a baseline model trained on an imitated sports motion dataset, reducing MPJPE by approximately 75 %. These results show the importance of training on authentic sports motion data, as models based on imitated motions do not effectively transfer to real-world motions. Further analysis reveals that estimation accuracy is sensitive to camera view and subject scale. In case studies of kinematic indicators, the model demonstrated the potential to capture individual differences in knee angles but struggled with higher-speed metrics, such as knee-drive velocity, due to prediction biases. This work provides the research community with a valuable dataset and clarifies the potential and practical limitations of using monocular 3D pose estimation for sports motion analysis. Our dataset, code, and checkpoints are available at https://github.com/SZucchini/AthleticsPose.
• Abstract（参考訳）: 単眼の3Dポーズ推定は、スポーツ分析のための高価なモーションキャプチャシステムに代わる、有望で柔軟な代替手段である。 しかし、現実的なスポーツデータセットの欠如と、スポーツタスクの信頼性の不明さの2つの要因によって、実用的応用が妨げられている。 AthleticsPoseデータセットは、運動場でさまざまな運動競技を行う23人のアスリートから「リアル」の動きをキャプチャした新しいパブリックデータセットである。 このデータセットを用いて,代表的な3次元ポーズ推定モデルを訓練し,包括的評価を行った。 その結果,AthleticsPoseでトレーニングしたモデルは,模擬スポーツ運動データセットでトレーニングしたベースラインモデルよりも有意に優れ,MPJPEを約75%削減した。 これらの結果は,模倣された動きに基づくモデルが実世界の動きに効果的に移行しないため,スポーツ運動データに対するトレーニングの重要性を示している。 さらに分析したところ、推定精度はカメラビューや被写体スケールに敏感であることが判明した。 運動学的指標のケーススタディでは、モデルが膝角度の個人差を捉える可能性を示したが、予測バイアスによる膝駆動速度などの高速な指標に苦慮した。 この研究は、研究コミュニティに貴重なデータセットを提供し、スポーツ運動分析にモノクル3Dポーズ推定を用いる可能性と実用的限界を明らかにする。 私たちのデータセット、コード、チェックポイントはhttps://github.com/SZucchini/AthleticsPose.comで公開されています。

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