Real-time multi-sport action tracking with convolutional neural networks
Suivi d'action multi-sports en temps réel avec des réseaux de neurones convolutifs
Résumé
State-of-the-art localization and action tracking methods have shown bad performances on amateur sports videos due to the variability of acquisition conditions and occlusion problems. Moreover these methods need to be modified in order to be applied to different sports. In this paper, we present a real-time computable method that allows video action tracking in amateur sports. This method uses a convolutional neural network to analyze the players' movements instead of basing the tracking on object detection. This feature allows it to be transposed out-of-the-box to different sports.
Les méthodes de localisation et de suivi d'action dans la littérature ont montré de mauvaises performances sur les vidéos de sport amateur en raison de la variabilité des conditions d'acquisition et des problèmes d'occlusion. De plus, ces méthodes doivent être modifiées afin d'être appliquées à différents sports. Dans cet article, nous présentons une méthode calculable en temps réel qui permet le suivi d'action dans des vidéos de sport amateur. Cette méthode utilise un réseau de neurones convolutif pour analyser les mouvements des joueurs au lieu de baser le suivi sur la détection d'objets. Cette caractéristique lui permet d'être transposée telle quelle à différents sports.
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