Conceptos Básicos
TeamTrackは、サッカー、バスケットボール、ハンドボールなどのチームスポーツにおける複数物体追跡のための大規模で多様なデータセットである。従来のデータセットでは捉えきれなかった複雑な動きや見た目の類似性を含み、複雑なシーンでの物体追跡の精度向上に寄与する。
Resumen
TeamTrackは、チームスポーツにおける複数物体追跡のための大規模なデータセットである。サッカー、バスケットボール、ハンドボールの試合映像を収録しており、279,900フレーム、4,374,900個の境界ボックスを含む。従来のデータセットと比べ、選手の動きが複雑で見た目も類似しているため、物体追跡の精度向上に大きく貢献できる。
データ収集では、サイドビューとトップビューの2つの角度から撮影を行い、全ピッチを網羅している。これにより、従来のブロードキャスト映像では捉えきれなかった密集したプレーや選手の遮蔽などの課題に取り組むことができる。
物体検出、軌跡予測、複数物体追跡の各タスクで実験を行った結果、TeamTrackデータセットの特性を反映した課題の存在が明らかになった。特に、サイドビューとトップビューの違いや、スポーツ間での差異が大きいことが分かった。これらの知見は、チームスポーツ分野における物体追跡アルゴリズムの開発と評価に役立つと期待される。
Estadísticas
サッカーのサイドビューでは、物体検出モデルのmAP50:95が52.7%
バスケットボールのサイドビューでは、物体検出モデルのmAP50:95が68.7%
ハンドボールのサイドビューでは、複数物体追跡モデルのHOTAが75.1%
Citas
"TeamTrackは、サッカー、バスケットボール、ハンドボールなどのチームスポーツにおける複数物体追跡のための大規模で多様なデータセットである。"
"従来のデータセットでは捉えきれなかった複雑な動きや見た目の類似性を含み、複雑なシーンでの物体追跡の精度向上に寄与する。"
"サイドビューとトップビューの2つの角度から撮影を行い、全ピッチを網羅している。これにより、従来のブロードキャスト映像では捉えきれなかった密集したプレーや選手の遮蔽などの課題に取り組むことができる。"