Padelvic: Multicamera videos and motion capture data in padel matches
Los recientes avances en visión por computador y las técnicas de aprendizaje profundo han abierto nuevas posibilidades en cuanto a la etiquetación automática de videos deportivos. Sin embargo, un requisito esencial para las técnicas de aprendizaje supervisado es la disponibilidad de extensos conjunt...
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| Formato: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Recursos: | Varias* (Consorci de Biblioteques Universitáries de Catalunya, Centre de Serveis Científics i Acadèmics de Catalunya) |
| Repositorio: | Recercat. Dipósit de la Recerca de Catalunya |
| OAI Identifier: | oai:recercat.cat:10459.1/467022 |
| Acesso em linha: | https://doi.org/10.17398/2952-2218.2.89 https://hdl.handle.net/10459.1/467022 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Visión por computador Estimación de la pose Seguimiento de jugadores Análisis deportivo |
| Resumo: | Los recientes avances en visión por computador y las técnicas de aprendizaje profundo han abierto nuevas posibilidades en cuanto a la etiquetación automática de videos deportivos. Sin embargo, un requisito esencial para las técnicas de aprendizaje supervisado es la disponibilidad de extensos conjuntos de entrenamiento con anotaciones precisas. En este artículo presentamos PadelVic, un conjunto de datos anotado de un partido amateur de pádel que incluye múltiples secuencias de video desde diferentes ángulos, datos precisos de captura de movimiento de uno de los jugadores, así como videos sintéticos diseñados específicamente para ser utilizados como conjuntos de entrenamiento para redes neuronales convolucionales que estiman datos de posición a partir de videos. Como demostración de una de las aplicaciones del conjunto de datos, presentamos un sistema para predecir con precisión el centro de masa de los jugadores proyectado sobre el plano de la pista, a partir de un solo video del partido. |
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