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SoccerKDNet: 足球视频中行动识别的知识蒸馏框架
本文提出了一种基于知识蒸馏的端到端转移学习网络，在 Kinetics400 数据集上进行预训练，并利用独特的损失参数化对学习框架进行了广泛的分析。最终，在新的 SoccerDB1 数据集上获得了 67.20％的验证准确性，表现远优于先前的技
PDFa year ago
MM一种基于图形的足球动作检测方法，利用无监督球员分类技术
本文主要介绍了一种基于图的方法，通过将球员、裁判和守门员表示为图中的节点，并将它们的时序交互建模为一系列图形，提高了足球视频中行动定位的准确性，对于该方法的测试结果，对于球员分类任务达到了 97.72% 的准确率，在结合音频和视频多模态信息
PDF2 years ago
CVPRSoccerNet-Tracking：足球视频中的多目标跟踪数据集和基准
在本篇论文中，我们提出了一个可用于多物体跟踪的新型数据集，其包含 200 个 30 秒的序列和一个完整的 45 分钟半场，用于跟踪足球视频中的球员、裁判和球，该数据集带有边界框和跟踪 ID 的完整注释，并能够训练足球领域 MOT 基线并对这
PDF2 years ago
利用 Transformer 进行深度足球描述：数据集、语义相关损失和多级评估
本文通过深度学习为足球视频生成标题，并介绍了一个包含 22k 个标题 - 视频剪辑对和三种视觉特征（图像、光流和修复）的数据集，使用 transformer、ConvNets 和视觉语言特征融合的模型生成标题，并在句法、语义和语料库三个层面
PDF2 years ago
RMS-Net: 足球事件检测的回归和掩蔽
该论文提出了一种轻量级的、具有模块化特性的网络，用于识别足球比赛中的事件，并且能够同时预测该事件的类别和时间偏移量；在使用标准特征测试时，与当前最新技术相比，该方法的平均精度提高了 3 个百分点，并且与强 2D 骨干网络结合微调后，在测试集
PDF3 years ago