In this work, an automatic and simple framework for hockey ice-rink localization from broadcast videos is introduced. First, video is broken into video-shots by a hierarchical partitioning of the video frames, and thresholding based on their histograms. To localize the frames on the ice-rink model, a ResNet18-based regressor is implemented and trained, which regresses to four control points on the model in a frame-by-frame fashion. This leads to the projection jittering problem in the video. To overcome this, in the inference phase, the trajectory of the control points on the ice-rink model are smoothed, for all the consecutive frames of a given video-shot, by convolving a Hann window with the achieved coordinates. Finally, the smoothed homography matrix is computed by using the direct linear transform on the four pairs of corresponding points. A hockey dataset for training and testing the regressor is gathered. The results show success of this simple and comprehensive procedure for localizing the hockey ice-rink and addressing the problem of jittering without affecting the accuracy of homography estimation.


翻译:在这项工作中,从广播录像中引入了一个自动和简单的冰冰点定位框架。首先,视频通过视频框的分层分层和基于直方图的阈值被打破成视频片段。为了将冰点模型的框进行本地化,实施并培训了ResNet18的后退器,它以一个框架的方式返回到模型的四个控制点。这导致视频中的投影问题。在推论阶段,冰点模型控制点的轨迹是平滑的,对于给定的视频截图的所有连续框架而言,它涉及一个汉式窗口和达到的坐标。最后,光滑的同性恋矩阵是用对四对对应点的直接线变法来计算,一个用于培训和测试回归点的曲棍球数据集正在收集中。结果显示,在不影响同系估计准确性的情况下,冰点的本地化和解决折叠问题的简单和全面程序是成功的。

0
下载
关闭预览

相关内容

【CVPR2021】自监督几何感知
专知会员服务
46+阅读 · 2021年3月6日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
183+阅读 · 2020年2月1日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
1+阅读 · 2021年6月6日
Arxiv
5+阅读 · 2018年3月30日
VIP会员
相关资讯
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员