Visionbaserad detektering av spelare är viktigt i sportapplikationer. Noggrannhet, effektivitet och låg minnesförbrukning är önskvärda för realtidsuppgifter som intelligenta sändningar och automatisk klassificering av händelser. I detta dokument presenterar vi ett kaskad konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) som uppfyller alla dessa tre krav. Vår metod tränar först ett binärt (spelare/icke-spelare) klassificeringsnätverk från märkta bildlappar. Sedan tillämpar vår metod effektivt nätverket på en hel bild i test. Vi utförde experiment på basket- och fotbollsmatcher. Experimentella resultat visar att vår metod exakt kan upptäcka spelare under utmanande förhållanden såsom varierande belysning, mycket dynamiska kamerarörelser och rörelseoskärpa. Jämfört med konventionella CNN, vår strategi uppnår state-of-the-art noggrannhet på båda spelen med 1000× färre parametrar (dvs, det är lätt).
REF presenterar ett kaskad konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för detektering av spelare.
Light Cascaded Convolutional Neural Networks for Accurate Player Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}