Fugu-MT 論文翻訳(概要): SV3.3B: A Sports Video Understanding Model for Action Recognition

論文の概要: SV3.3B: A Sports Video Understanding Model for Action Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17844v1
Date: Wed, 23 Jul 2025 18:11:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-25 15:10:42.334386
Title: SV3.3B: A Sports Video Understanding Model for Action Recognition
Title（参考訳）: SV3.3B:アクション認識のためのスポーツビデオ理解モデル
Authors: Sai Varun Kodathala, Yashwanth Reddy Vutukoori, Rakesh Vunnam,
Abstract要約: 本稿では,スポーツビデオの自動解析の課題について述べる。現在のアプローチは、意味のあるスポーツ分析に不可欠な、微妙な生体力学的遷移を捉えるのに苦労している。本稿では,軽量な3.3Bパラメータ映像理解モデルであるSV3.3Bを紹介する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This paper addresses the challenge of automated sports video analysis, which has traditionally been limited by computationally intensive models requiring server-side processing and lacking fine-grained understanding of athletic movements. Current approaches struggle to capture the nuanced biomechanical transitions essential for meaningful sports analysis, often missing critical phases like preparation, execution, and follow-through that occur within seconds. To address these limitations, we introduce SV3.3B, a lightweight 3.3B parameter video understanding model that combines novel temporal motion difference sampling with self-supervised learning for efficient on-device deployment. Our approach employs a DWT-VGG16-LDA based keyframe extraction mechanism that intelligently identifies the 16 most representative frames from sports sequences, followed by a V-DWT-JEPA2 encoder pretrained through mask-denoising objectives and an LLM decoder fine-tuned for sports action description generation. Evaluated on a subset of the NSVA basketball dataset, SV3.3B achieves superior performance across both traditional text generation metrics and sports-specific evaluation criteria, outperforming larger closed-source models including GPT-4o variants while maintaining significantly lower computational requirements. Our model demonstrates exceptional capability in generating technically detailed and analytically rich sports descriptions, achieving 29.2% improvement over GPT-4o in ground truth validation metrics, with substantial improvements in information density, action complexity, and measurement precision metrics essential for comprehensive athletic analysis. Model Available at https://huggingface.co/sportsvision/SV3.3B.
Abstract（参考訳）: 本稿では,サーバ側処理を要し,運動運動の微妙な理解が欠如している計算集約モデルにより,従来より制限されてきた自動スポーツ映像解析の課題に対処する。現在のアプローチでは、意味のあるスポーツ分析に不可欠な、微妙なバイオメカニカルな遷移を捉えるのに苦労している。これらの制約に対処するため、SV3.3Bは、新しい時間運動差分サンプリングと自己教師付き学習を組み合わせた、3.3Bパラメータビデオ理解モデルである。提案手法では,DWT-VGG16-LDAをベースとしたキーフレーム抽出機構を用いて,スポーツシーンから最も代表的な16フレームをインテリジェントに識別し,マスクデノベート目的によって事前訓練されたV-DWT-JEPA2エンコーダと,スポーツアクション記述生成用に微調整されたLLMデコーダを用いる。 NSVAバスケットボールデータセットのサブセットに基づいて評価され、SV3.3Bは従来のテキスト生成指標とスポーツ固有の評価基準の両方で優れたパフォーマンスを達成し、GPT-4oを含む大規模なクローズソースモデルより優れており、計算要求は大幅に低い。本モデルでは,GPT-4oよりも29.2%向上し,情報密度,行動複雑性,総合運動分析に不可欠な測定精度が大幅に向上した。 Model available at https://huggingface.co/sportsvision/SV3.3B

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