MMSep, 2021

三流 3D/1D CNN 在乒乓球细粒度动作分类和分割中的应用

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TL;DR该研究提出了一种基于三流网络的多模态融合方法，用于细粒度体育动作分类，其中包括原始 RGB 数据、计算的光流和估计的运动员姿态，应用于 TTStroke-21 数据集，比以前的方法收敛更快，在分类已知时间边界的运动和关节分割和分类方面表现更好。
modalities fusionsport action classificationthree-stream networktable tennis strokespose estimation
发现论文，激发创造
  • 使用双流卷积网络的 RGB 和姿态信息进行细粒度动作检测

    本论文提出了一种基于卷积神经网络和注意机制的两流网络方法，用于对乒乓球发球进行分类和检测，其中使用了原始 RGB 数据和 MMPose 工具箱计算的姿势信息，采用后期融合方法进行性能提升，并在 TTStroke-21 数据集上进一步评估，对飞球分类的准确率提高了到 87.3％，而检测结果虽没有超过基准，但仍可达到 0.349 的 IoU 和 0.110 的 mAP。

    Feb, 2023

  • 利用二维人体姿态估计进行乒乓球拍技术识别

    本文介绍了一种收集乒乓视频数据并进行击球检测和分类的新方法，使用 2D 姿势估计开发的时空卷积神经网络模型能够对这 11 种乒乓球击球进行多分类，以提高运动员的性能。

    Apr, 2021

  • 媒体评估 2022 年：视频乒乓球运动细粒度动作检测和分类任务

    这篇研究主要研究乒乓球比赛的视频分析，旨在检测和分类运动员微小的动作，并提供给教练和运动员工具来评估他们的比赛表现。

    Jan, 2023

  • 视频分类的高效双流动态和外观 3D 卷积神经网络

    本研究提出基于 3D 卷积神经网络的新型深度学习模型，可以更快速和准确地进行动作和运动表示，进一步整合光流特征从而获得更准确的结果。

    Aug, 2016

  • 三流网络用于增强动作识别

    该论文提出了两种基于 CNN 的体系结构，包括三种流，可以分别捕捉不同速率的空间和时间信息，并使用双向 LSTM 和注意力机制进一步提高模型性能，实现了人类动作识别任务的最先进表现。

    Apr, 2021

  • 用于 3D 视频中动作识别的双流 RNN/CNN

    本论文提出了一种通过将循环神经网络和卷积神经网络相结合运用于动作识别的算法，通过 SVM 对特征进行分类，实验结果表明，在标准数据集上，该算法提高了 14% 的识别率。

    Mar, 2017

  • 利用深度学习进行多媒体数据分类的智能 3D 网络协议

    本文中介绍了一种基于 3D 卷积神经网络和 Spatiotemporal fusion 的混合深度学习架构，用于视频分类和动作识别，在研究方面取得了良好的性能，可以识别出 UCF101 数据集中的动作（准确率达到 95%）

    Jul, 2022

  • D3D: 视频动作识别的精简三维网络

    该论文研究了使用 3D CNNs 进行动作识别时，使用两个网络（时空流和时间流）的效果，并发现在时间流中存在动作表示，但其在时空流中缺失；另外也展示了如何通过引入蒸馏方法，将时空流中缺失的动作信息膨胀输出，进而提高 3D CNNs 的准确率。

    Dec, 2018

  • 基于骨骼的动作识别的双流三维卷积神经网络

    本文利用 3D CNN 提取基于骨架的动作识别的时空信息与深度特征，探讨其与 RNN 的互补性和噪声下的鲁棒性，并在 SmartHome 数据集和 NTU RGB-D 数据集上获得优异的表现。

    May, 2017

  • 利用球轨迹数据实现乒乓球拍法检测和识别

    本文利用球的轨迹，仅仅使用单个摄像头记录了四名职业乒乓球选手执行的六种不同类别的打法，通过 YOLOv4 和 TrackNetv2 等深度学习算法，研究了在乒乓球场上捕捉和识别击球动作的新方法。

    Feb, 2023