DeepBall - как нейронная сеть для детекта мяча на видео

DeepBall — это специализированная нейросетевая модель для детекции мяча в спортивных видео, разработанная для обработки изображений любого размера и создания карты уверенности положения мяча. Она основана на полностью сверточной архитектуре и использует концепцию гиперколонок, объединяя карты признаков с разных уровней иерархии для повышения точности детекции за счет учета большего визуального контекста. Первоначально DeepBall разрабатывалась для футбола, но ее можно адаптировать для волейбола, учитывая схожие задачи детекции и предсказания траектории мяча.

Источники и документация

1. Оригинальная статья DeepBall:
   • Название: DeepBall: Deep Neural-Network Ball Detector
   • Авторы: Jacek Komorowski, Grzegorz Kurzejamski, Grzegorz Sarwas
   • Дата: 19 февраля 2019
   • Ссылка: arXiv:1902.07304
   • Описание: В статье описывается архитектура DeepBall, которая использует однопроходную сверточную сеть для детекции мяча в видео дальних планов. Модель обрабатывает кадры целиком, а не отдельные патчи, что повышает производительность по сравнению с традиционными методами, такими как Hough Transform или раздельная обработка патчей.

2. Связанные исследования:

   • A Trajectory-Based Ball Detection and Tracking System with Applications to Shot-type Identification in Volleyball Videos (2012)
   • Описание: Исследование использует траекторную информацию для детекции мяча в волейбольных видео, применяя фильтр Калмана для создания кандидатов траекторий и анализа физических характеристик движения мяча. Это может быть полезным для адаптации DeepBall к волейболу.
   • An Effective Volleyball Trajectory Estimation and Analysis Method With Embedded Graph Convolution
   • Описание: Предлагается вариант YOLOv4 с внедренной графовой сверткой для предсказания траектории волейбольного мяча. Это исследование демонстрирует, как современные нейросетевые подходы могут быть адаптированы для быстрого движения мяча и изменения его масштаба в кадре.
   • Tracking of Ball and Players in Beach Volleyball Videos_ (2014)
     
   • Описание: Исследование описывает методы отслеживания мяча и игроков в пляжном волейболе с использованием вычитания фона и параболической интерполяции траекторий. Подчеркивается важность выбора ракурса камеры для уменьшения окклюзий.

3. Связанные коммерческие и open-source проекты:

   • Balltime - AI Platform for Volleyball Highlights & Analytics
   • Описание: Платформа Balltime использует AI для автоматического создания хайлайтов и анализа траекторий в волейболе, включая скорость подач. Это пример коммерческого применения технологий, подобных DeepBall.
   • VolleyVision GitHub: shukkkur/VolleyVision
   • Описание: Проект использует модели RoboFlow и YOLOv7-tiny для детекции и отслеживания мяча и игроков в волейбольных видео. Включает датасет из 25 тысяч изображений и трекер DaSiamRPN, что может быть использовано как основа для интеграции с DeepBall.