Sport Task: Fine Grained Action Detection and Classification of Table Tennis Strokes from Videos for MediaEval 2022

要約

スポーツ ビデオの分析は、広く行われている研究テーマです。
そのアプリケーションは非常に多様で、試合中のイベント検出、ビデオ サマリー、アスリートのきめ細かな動作分析などがあります。
MediaEval 2022 ベンチマーク イニシアチブの一環として、このタスクはスポーツ ビデオから微妙な動きを検出して分類することを目的としています。
卓球の試合の録画を中心に活動しています。
2019 年から実施されているこのタスクは、ストロークごとに既知の時間境界を持つ自然条件下で記録されたトリミングされていないビデオからの分類チャレンジを提供します。
2021 年以降、このタスクは、注釈もトリミングもされていないビデオからの脳卒中検出チャレンジも提供します。
今年は、すべてのストロークが各データセットで確実に表現されるように、トレーニング、検証、およびテスト セットが強化されました。
データセットは [1, 2] で使用されているものと似ています。
この研究は、スポーツのパフォーマンスをさらに評価したいコーチやアスリート向けのツールを構築することを目的としています。

要約(オリジナル)

Sports video analysis is a widespread research topic. Its applications are very diverse, like events detection during a match, video summary, or fine-grained movement analysis of athletes. As part of the MediaEval 2022 benchmarking initiative, this task aims at detecting and classifying subtle movements from sport videos. We focus on recordings of table tennis matches. Conducted since 2019, this task provides a classification challenge from untrimmed videos recorded under natural conditions with known temporal boundaries for each stroke. Since 2021, the task also provides a stroke detection challenge from unannotated, untrimmed videos. This year, the training, validation, and test sets are enhanced to ensure that all strokes are represented in each dataset. The dataset is now similar to the one used in [1, 2]. This research is intended to build tools for coaches and athletes who want to further evaluate their sport performances.

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