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创新足球比赛状态重建技术实现运动员追踪与识别

SoccerNet Game State Reconstruction项目提出了一种新的计算机视觉任务,通过单个移动摄像头追踪和识别足球运动员,并构建小型地图。该项目引入了包含200个标注视频片段的数据集和新评估指标,提供了基于深度学习的基线系统和开源代码库。这一创新技术为体育行业提供了自动化比赛状态重建的工具,有望推动相关研究的进一步发展。

ezML - 专业的计算机视觉视频分析解决方案
AIAI工具Computer VisionezML视频分析运动分析
ezML提供专业的计算机视觉视频分析解决方案,通过预构建模型和分析工具实现视觉任务自动化和时序洞察提取。产品覆盖体育、制造、物流、电商等行业,包括运动分析引擎、咨询服务和API接口,便于企业集成和部署先进的计算机视觉应用。
flowmap - 基于梯度下降的相机姿态、内参和深度优化技术
FlowMapGithub光流开源项目深度学习相机姿态估计计算机视觉
FlowMap是一种创新的相机姿态、内参和深度估计技术,通过梯度下降优化获得高质量结果。该开源项目提供完整代码实现、预训练模型和评估数据集,支持多种数据集并提供丰富的实验配置。FlowMap在多个基准测试中表现出色,为计算机视觉和3D重建研究提供了有力支持。
MindVideo - 大脑活动视频重建技术取得重大突破
GithubMinD-VideofMRI开源项目神经科学脑活动视频重建
MinD-Video是一种从大脑记录重建高质量视频的新型框架。该技术利用掩蔽大脑建模、多模态对比学习和增强稳定扩散模型,从fMRI数据中学习时空信息。MinD-Video可重建任意帧率的视频,在语义分类任务中准确率达85%,结构相似性指数达0.19,较先前技术提升45%。这项研究在NeurIPS 2023获得口头报告资格,为理解人类认知过程提供了新的途径。
siam-mot - 区域基的多目标追踪网络
CVPRGithubSiamMOT多目标跟踪开源项目深度学习运动模型
SiamMOT是一种基于区域的连体多目标追踪网络,通过在帧间估算对象实例的运动,实现目标检测和关联。项目展示了显式和隐式运动建模的重要性,显著提升了在MOT17、TAO-person和Caltech Roadside Pedestrians数据集上的性能,且在HiEve数据集上超越了ACM MM'20 HiEve Grand Challenge的获胜者。SiamMOT在单个现代GPU上以每秒17帧的速度运行,支持对人或人和车辆的联合追踪,并提供丰富的预训练模型供用户使用。
StrongSORT - 先进多目标跟踪算法全面升级DeepSORT技术
DeepSORTGithubStrongSORT多目标跟踪开源项目深度学习目标检测
StrongSORT是对DeepSORT多目标跟踪算法的全面升级。该项目在检测、嵌入和关联等核心环节进行了优化,并引入AFLink和GSI两个轻量级插件算法。经过改进的StrongSORT在MOT17和MOT20数据集上刷新了HOTA和IDF1指标记录,性能显著优于现有方法。项目开源了完整代码实现和使用说明,便于研究人员复现和拓展。
Hooper - 智能篮球数据分析和自动集锦生成应用
AI工具AI混剪Hooper比赛回放篮球统计运动数据分析
Hooper是一款利用人工智能技术的篮球数据分析应用,可通过手机视频自动生成比赛统计和精彩集锦。支持从1v1到5v5的各种比赛形式,适用于街球和正式赛事。该应用能自动跟踪球员表现,生成详细数据和精彩时刻剪辑,为篮球爱好者提供专业级的分析和视频服务,助力比赛回顾和技能提升。
vid2avatar - 自监督场景分解实现野外视频3D人物重建
3D头像重建GithubVid2Avatar场景分解开源项目自监督学习视频处理
Vid2Avatar是一个开源项目,采用自监督场景分解方法从未处理的野外视频中重建3D人物模型。该方法无需额外监督,通过分离人物和背景实现精确建模。项目包含完整代码、预处理数据集和使用说明,适用于复杂场景的人物建模。
videollm-online - 流式视频实时理解与交互的先进模型
GithubVideoLLM-online大语言模型实时交互开源项目流媒体视频视频处理
VideoLLM-online是一款针对流媒体视频的在线大语言模型。该模型支持视频流实时交互,可主动更新响应,如记录活动变化和提供实时指导。项目通过创新的数据合成方法将离线注释转化为流式对话数据,并采用并行化推理技术实现高速处理,在A100 GPU上处理速度可达10-15 FPS。VideoLLM-online在在线和离线环境中均表现出色,能高效处理长达10分钟的视频,为视频理解与交互领域带来新的可能性。
multi-object-tracker - 利用Python实现多对象跟踪,兼容多种检测器
CentroidTrackerGithubOpenCVTF-MobileNetSSDYOLOv3multi-object tracker开源项目
该项目提供多种基于Python的多对象跟踪算法,包括CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker和SORT,支持TF_SSDMobileNetV2、Caffe_SSDMobileNet和YOLOv3等OpenCV对象检测器。安装简便,使用友好,支持GPU加速,适用于视频数据解析和对象追踪。参考项目示例可快速上手,实现精准多对象跟踪。
MonoGS - 基于3D高斯分布的实时场景重建与定位系统
3D重建CVPR 2024Gaussian Splatting SLAMGithub单目SLAM实时视觉定位开源项目
MonoGS是一个基于3D高斯分布的SLAM系统,支持单目、双目和RGB-D输入。该系统实现了实时稠密三维重建和精确相机定位,在室内场景中表现优异。通过高斯分布表示三维场景,MonoGS采用创新优化方法实现高效场景更新和渲染。作为CVPR 2024亮点论文,MonoGS展示了在计算机视觉和机器人领域的应用前景。
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