OrcustD/RacketVision
The official repository of the paper "RacketVision: A Multiple Racket Sports Benchmark for Unified Ball and Racket Analysis"
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🎾 RacketVision: Bài toán phân tích bóng và vợt trong môn thể thao đa dạng
Bộ dữ liệu đầu tiên cung cấp chú thích chi tiết về tư thế vợt kèm theo vị trí bóng trong các môn cầu lông, bóng bàn và tennis.
RacketVision là bộ dữ liệu quy mô lớn và bài toán đo lường cho thị giác máy tích trong phân tích thể thao, bao phủ cầu lông, bóng bàn và tennis. Đây là bộ dữ liệu đầu tiên cung cấp chú thích chi tiết về tư thế vợt (5 keypoints) cùng với vị trí bóng truyền thống, hỗ trợ nghiên cứu tương tác phức tạp giữa con người và vật phẩm. Bài toán bao gồm ba nhiệm vụ: theo dõi bóng mịn, ước tính tư thế vợt và dự đoán quỹ đạo bóng.
✨ Điểm nổi bật
- BallTrack: Phát hiện và theo dõi bóng trong từng khung hình video.
- RacketPose: Phát hiện vợt và ước tính tư thế 5 keypoints.
- TrajPred: Dự đoán quỹ đạo bóng tương lai từ lịch sử bóng và vợt.
- Hỗ trợ ba môn thể thao: cầu lông, bóng bàn và tennis.
- Cung cấp chú thích COCO và dữ liệu gộp để huấn luyện mô hình.
- Cung cấp checkpoint mô hình tiền huấn luyện và script tải về tự động.
- Hỗ trợ trích xuất khung hình và tính nền trung bình từ video.
- Cấu trúc modular, dễ tích hợp và mở rộng.
💡 Vì sao đáng chú ý
RacketVision khác biệt từ các bộ dữ liệu thể thao truyền thống bằng cách kết hợp cả phân tích bóng và vợt trong một khung thống nhất. Điều này mở khả năng nghiên cứu các tương tác phức tạp giữa người chơi và vật phát trong các môn thể thao racket. Với ba giai đoạn xử lý rõ ràng và dữ liệu chuẩn COCO, dự án thích hợp cho nghiên cứu thị giác máy tính ứng dụng trong phân tích thể thao.
#ComputerVision #SportsAnalytics #ObjectDetection #PoseEstimation #TrajectoryPrediction #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
NBA sports betting using machine learning
The unravelsports package aims to aid researchers, analysts and enthusiasts by providing intermediary steps in the complex process of turning raw sports data into meaningful information and actionable insights.
This project is designed to display how we can utilize deep learning methods for Sports Data Analytics.
A Keras multi-input multi-output LSTM-based RNN for object trajectory forecasting
PyTorch code for ICPR 2020 paper "DAG-Net: Double Attentive Graph Neural Network for Trajectory Forecasting"
locate-anything.cpp - GGUF GGUF builds of nvidia/LocateAnything-3B(https://huggingface.co/nvidia/LocateAnything-3B) for locate-anything.cpp(https://github.com/mudler/locate-anything.cpp) - a C++/ggml inference engine for open-vocabulary detection /...
DETR (End-to-End Object Detection) model with ResNet-50 backbone DEtection TRansformer (DETR) model trained end-to-end on COCO 2017 object detection (118k annotated images). It was introduced in the paper End-to-End Object Detection with Transformer...
Table Transformer (fine-tuned for Table Detection) Table Transformer (DETR) model trained on PubTables1M. It was introduced in the paper PubTables-1M: Towards Comprehensive Table Extraction From Unstructured Documents(https://arxiv.org/abs/2110.0006...