This paper presents a robust end-to-end method for sports cameras extrinsic parameters optimization using a novel evolution strategy. First, we developed a neural network architecture for an edge or area-based segmentation of a sports field. Secondly, we implemented the evolution strategy, which purpose is to refine extrinsic camera parameters given a single, segmented sports field image. Experimental comparison with state-of-the-art camera pose refinement methods on real-world data demonstrates the superiority of the proposed algorithm. We also perform an ablation study and propose a way to generalize the method to additionally refine the intrinsic camera matrix.


翻译:本文介绍了使用新的进化战略优化体育摄影机外部参数的稳健端对端方法。 首先,我们开发了运动场边缘或区域分割的神经网络结构。 其次,我们实施了进化战略,目的是根据单一的、分块的体育场图像完善外部摄影机参数。 实验性比较与最先进的摄影机相比,为真实世界数据提供了完善的方法。 我们还进行了一项减缩研究,并提出了一种方法,将这种方法加以推广,以进一步完善内在的摄影机矩阵。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
专知会员服务
109+阅读 · 2020年3月12日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【跟踪Tracking】15篇论文+代码 | 中秋快乐~
专知
18+阅读 · 2018年9月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Multi-task Learning for Camera Calibration
Arxiv
0+阅读 · 2022年12月23日
Phase-aware Speech Enhancement with Deep Complex U-Net
VIP会员
相关资讯
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
【跟踪Tracking】15篇论文+代码 | 中秋快乐~
专知
18+阅读 · 2018年9月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员