提出EventNet乒乓球视频事件检测方法
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提出EventNet乒乓球视频事件检测方法
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先了解这件事
报道摘要
EventNet 用两阶段流程检测乒乓球视频中的球拍触球事件：先提取双方上半身姿态、球桌角点和球心的 2D 关键点，再由 transformer 编码器为每帧预测距前后两次触球的时间。该方法在 Latte-MV 数据集上取得 91.16% 的 F1 分数和 0.42 帧的平均偏差，在 TTHQ 数据集上为 73.08% / 1.16。
摘自 arXiv cs.CV
最新进展10月7日 12:00
EventNet：用 2D 关键点检测乒乓球视频事件报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.CVEventNet：用 2D 关键点检测乒乓球视频事件
EventNet 用两阶段流程检测乒乓球视频中的球拍触球事件：先提取双方上半身姿态、球桌角点和球心的 2D 关键点，再由 transformer 编码器为每帧预测距前后两次触球的时间。该方法在 Latte-MV 数据集上取得 91.16% 的 F1 分数和 0.42 帧的平均偏差，在 TTHQ 数据集上为 73.08% / 1.16。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。