[3Win5] ポスターセッション3

[3Win5-103] スポーツボール検出・追跡ベースラインの改善

〇田良島 周平^1,2、ハック ムハンマド アブドゥル²、王 宇珊²、田川 憲男² (1.NTTコミュニケーションズ、2.東京都立大学)

キーワード：スポーツ映像解析、物体検出、物体追跡、スポーツボール、データセット

スポーツ映像からのボールの検出・追跡は，試合や選手パフォーマンスの分析，あるいは映像への視覚効果の追加といった様々な応用が見込める重要なタスクである．本研究では，著者らが過去に提案したスポーツボール検出・追跡ベースライン手法に対し，(1)Depth-wise Separable Convolution(DSC)の導入，(2)モデルの入出力フレーム数のチューニング，および(3)複数スポーツデータセットを用いたモデルの事前学習を新たに導入することで，検出・追跡性能の低下を最小限に抑えつつモデルサイズの軽量化と計算コストの削減を試みる．Soccer，Tennis，Badmintonの3つのデータセットを用いた評価の結果，得られたモデルはState-of-the-artに比肩する検出・追跡性能を大幅に軽量なモデルサイズと少ない計算コストで実現できることを示す．特にTennisデータセットでは，既存手法よりも高い性能を，最軽量かつ最も低い計算コストで達成可能であることを確認した．