(currently about football, but welcome for other sports)
Name | Journal/Conference(short) | URL | Year | Journal/Conference(Formal)) | Author | Specific Sports | Field | Method | Data | Summary(in 1 or 2 sentences) | Novelty(in 1 or 2 sentences) | One Figure | ❤️ Like this Paper! | ❤️ Total Likes! | 編集完了 |
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https://www.notion.so/jsaasarp/TTNet-Real-time-temporal-and-spatial-video-analysis-of-table-tennis-e2ee8823a2e04d99ac24838a552212fc?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Automated-Offside-Detection-by-Spatio-Temporal-Analysis-of-Football-Videos-04e34a049f5346daa02f2a7e03d732d1?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/A-new-look-into-Off-ball-Scoring-Opportunity-taking-into-account-the-continuous-nature-of-the-game-d155467d5aa543bab4a5d1ec6ffce935?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/OBSO-Beyond-Expected-Goals-d112572808fb4718b0509c93b1acfe95?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Thinking-the-GOAT-Imitating-Tennis-Styles-6e94730e9f7a4a008f90ec4381fa6638?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Fine-grained-retrieval-of-sports-plays-using-tree-based-alignment-of-trajectories-e78a10640d4448ac9517a5146072e7e6?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Learning-to-track-and-identify-players-from-broadcast-sports-videos-e7a628a8d9074fe89576a575ac8f6c20?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/An-examination-of-expected-goals-and-shot-efficiency-in-soccer-ffcd7fa51f074072a5c517a949dcfaa5?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Evaluation-of-soccer-players-to-create-scoring-opportunities-for-teammates-based-on-their-trajectory-7ecfb6de8fff435cb80b0f70ff0bd6a1?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/SIMPLE-ONLINE-AND-REALTIME-TRACKING-WITH-A-DEEP-ASSOCIATION-METRIC-22e7a611b47447619e6d35640e2427b6?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/SportsTrack-An-Innovative-Method-for-Tracking-Athletes-in-Sports-Scenes-40d5f000b5934f74a295f0b2fc658f39?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Spotting-Temporally-Precise-Fine-Grained-Events-in-Video-f409d1a783794234afa314c20c863eaa?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/A-Survey-on-Video-Action-Recognition-in-Sports-Datasets-Methods-and-Applications-ebacb293e7d346c28e557f8d0823b0cd?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Segment-Anything-b1499a2b4e494f7183587b1cbcfdd41b?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Group-Activity-Recognition-in-Basketball-Tracking-Data-Neural-Embeddings-in-Team-Sports-NETS-fcfd926e9a4749beb0b2c74a0b93c46d?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Human-Action-Recognition-without-Human-30951eb70cdd4c6f90b1f108b52b2fee?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Diverse-Generation-for-Multi-agent-Sports-Games-b769b949bf1b4dfb9c37efce698f687d?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/c54e5627b592485696ac7b6e86272be6?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/88e023de52864ba8996529d7637c8f35?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/High-Speed-Tiny-Tennis-Ball-Detection-Based-on-Deep-Convolutional-Neural-Networks-05d25a6399aa46e086d7088b7fff33e2?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Slicing-Aided-Hyper-Inference-and-Fine-tuning-for-Small-Object-Detection-85c68b8188e54fcda05302e073d64251?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Contrastive-Learning-for-Sports-Video-Unsupervised-Player-Classification-dbbe99a4f5eb43fc83a2a6f66d48d68c?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/TrajGAT-A-Graph-based-Long-term-Dependency-Modeling-Approach-for-Trajectory-Similarity-Computation-aec4afc3d77540929aee977531c17785?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Jointly-Contrastive-Representation-Learning-on-Road-Network-and-Trajectory-fefb35feeb644ead83196a0f6eb30364?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Trajectory-Similarity-Learning-with-Auxiliary-Supervision-and-Optimal-Matching-5dc531c526414e87b5bd51a590bbcacc?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Spatio-Temporal-Trajectory-Similarity-Measures-A-Comprehensive-Survey-and-Quantitative-Study-57a66d20be18431eab8e17953e270484?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/A-Survey-on-Deep-Learning-based-Spatio-temporal-Action-Detection-3f81a80f645445d78b7846c9fcf32637?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/TriDet-Temporal-Action-Detection-with-Relative-Boundary-Modeling-452ac391e058403db96e06b198ed2736?pvs=4
https://www.notion.so/jsaasarp/Towards-Active-Learning-for-Action-Spotting-in-Association-Football-Videos-9a5975ecb78c4f02b6337bb7651fcd8e?pvs=4 | ❤️ | ||||||||||||||
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High-Speed Tiny Tennis Ball Detection Based on Deep Convolutional Neural Networks | Arxiv | ❤️ | |||||||||||||
Slicing Aided Hyper Inference and Fine-tuning for Small Object Detection | Arxiv | 2022 | Arxiv | Fatih Cagatay Akyon, Sinan Onur Altinuc, Alptekin Temizel | None | Deep LearningMachine Learning | Trajectory Retrieval | Video | 推論時に用意したグリッド内で推論する.高解像度画像の | ❤️ | |||||
CVSports | 2021 | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | Maria Koshkina, Hemanth Pidaparthy, James H. Elder | 🏒 Hockey | Computer VisionMachine LearningDeep Learning | Cluster analysis | Video | 対照学習による自己教師ありチーム分類手法の提案 | 教師情報不要でチームの分類が可能である. | ❤️ | |||||
KDD | 2022 | ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining | Di Yao , Haonan Hu , Lun Du , Gao Cong , Shi Han , Jingping Bi | None | Deep LearningMachine Learning | Trajectory Retrieval | Tracking Data | 論文はTrajGAT(Trajectory Graph Attention Network)と名付けられた新しい手法を提案している。この手法は軌跡データの類似性を計算するためのもので、特に時空間軌跡データの類似性検出に力を発揮 | 多くの既存の軌跡類似性計算手法は短期的な局所特徴に依存しており、長期的な動きのパターンを把握することが難しい。TrajGATはこの問題をグラフ注意メカニズムによって解決 | ❤️ | |||||
Arxiv | 2022 | Arxiv | Zhenyu Mao, Ziyue Li, Dedong Li, Lei Bai, Rui Zhao | None | Deep LearningMachine Learning | Trajectory Retrieval | Tracking Data | 交通ネットワーク,軌跡に対する共同の対照表現学習の手法の提案 | 先行研究では主に道路ネットワークまたはトラジェクトリの一方に焦点を当てていたが、この研究では両方を統合することで、より完全な情報を提供 | ❤️ | |||||
IJCAI | 2022 | Arxiv | Hanyuan Zhang , Xingyu Zhang , Qize Jiang , Baihua Zheng , Zhenbang Sun , Weiwei Sun , Changhu Wang Authors Info & Claims | None | Machine LearningDeep Learning | Trajectory Retrieval | Tracking Data | ❤️ | |||||||
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A Survey on Deep Learning-based Spatio-temporal Action Detection | Arxiv | 2023 | Arxiv | Peng Wang , Fanwei Zeng , and Yuntao Qian | None | Machine LearningDeep LearningComputer Vision | Action Recognition | Video | 時空間行動検出におけるサーベイ論文 | ❤️ | |||||
TriDet: Temporal Action Detection with Relative Boundary Modeling | CVPR | 2023 | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | Dingfeng Shi, Yujie Zhong, Qiong Cao, Lin Ma, Jia Li, Dacheng Tao | None | Computer VisionDeep LearningMachine Learning | Event DetectionAction Recognition | ❤️ | |||||||
CVSports | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | Silvio Giancola, Anthony Cioppa, Julia Georgieva, Johsan Billingham, Andreas Serner, Kerry Peek, Bernard Ghanem, Marc Van Droogenbroeck | ⚽️ Soccer | Computer VisionMachine LearningDeep Learning | Event DetectionAction Recognition | Sports Event DataVideo | ActionSpottingにおけるActive Learning手法の提案.NetVLAD++とPTSにおいて少ない学習サンプルでも効果的に学習を進められることを確認 | Action Spottingタスクはいずれも教師あり学習で大量のサンプルが必要.この論文では同タスクでのActiveLearning手法を初めて提案 | ❤️ | ||||||
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ICCV | 2023 | ICCV (IEEE/CVF International Conference on Computer Vision) | Wentao Zhu, Xiaoxuan Ma Zhaoyang Liu, Libin Liu, Wayne Wu, Yizhou Wang | ❤️ | |||||||||||
ECCV | 2020 | ECCV (European Conference on Computer Vision) | Rui Yan, Lingxi Xie, Jinhui Tang, Xiangbo Shu, Qi Tian | 🏀 Basketball🏐 Volley Ball | Computer VisionMachine LearningDeep Learning | Action Recognition | Sports Event DataVideo | Group Activity Recognitionにおける弱教師あり学習手法の提案.重要なインスタンスの関連度合いを定量化.またNBAデータセットを公開 | ❤️ | ||||||
CVPR | 2022 | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | Dongkeun Kim Jinsung Lee Minsu Cho, Suha Kwak | 🏐 Volley Ball🏀 Basketball | Computer VisionMachine LearningDeep Learning | Action Recognition | VideoSports Event Data | ❤️ | |||||||
CVPR | 2023 | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | ❤️ | ||||||||||||
Two-Stream Networks for Weakly-Supervised Temporal Action Localization with Semantic-Aware Mechanisms | CVPR | 2023 | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | Yu Wang, Yadong Li , Hongbin Wang | None | Computer VisionMachine LearningDeep Learning | Action Recognition | Video | ❤️ | ||||||
CVPR | 2023 | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | Pilhyeon Lee, Taeoh Kim, Minho Shim, Dongyoon Wee, Hyeran Byun | NoneOther | Computer VisionMachine LearningDeep Learning | Action Recognition | Video | クロスモーダル知識蒸留を活用した新しい動画認識手法の提案. | 知識蒸留蒸留の処理中に,RGB情報と動きの情報が必然的に絡み合う事を問題として捉え,異なるモデルを分離して学習するパイプラインを構築 | ❤️ | |||||
CVPR | 2023 | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | Naga VS Raviteja Chappa , Pha Nguyen, Alexander H Nelson , Han-Seok Seo , Xin Li Page Daniel Dobbs ,Khoa Luu | 🏀 Basketball | Computer VisionMachine LearningDeep Learning | Action Recognition | VideoSports Event Data | ラベルづけされていない映像を用いたGroup Activity Recognitionにおける,新しい自己教師あり学習手法の提案 | Global Temporal ViewsとLocal Spatiotemporal Viewsという概念を導入し,フレームの集合(ビュー)と他のフレームとの関連度(類似度)を学習している点が新しい. | ❤️ | |||||
CVPR | 2023 | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | Lilang Lin, Jiahang Zhang, Jiaying Liu* | None | Computer VisionDeep LearningMachine Learning | Action Recognition | Video | Actionletベースの自己教師あり学習の行動認識手法の提案 | この手法ではActionletを用いることで,アクション領域の非アクション領域のを切り離すための特徴量を構築できるところがユニーク | ❤️ | |||||
CVPR | 2023 | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | Jathushan Rajasegaran, Georgios Pavlakos , Angjoo Kanazawa , Christoph Feichtenhofer, Jitendra Malik | None | Computer VisionDeep Learning | Action RecognitionMulti Object TrackingPose Estimation | Human Pose DataVideo | 行動認識におけるトラッキングと3Dポーズを活用することの利点に触れる,この研究では人の動きの軌跡上で行動を分析するラグランジュ行動認識モデルを提案している. | ❤️ | ||||||
A Method of Football‑Ofside Detection Using Multiple Cameras for an Automatic Linesman Assistance System | SpringerML | 2019 | Sirimamayvadee Siratanita · Kosin Chamnongthai· Mitsuji Muneyasu | ⚽️ Soccer | Computer Vision | Action RecognitionEvent Detection | Sports Event Data | マルチアングルビューでのオフサイド検出手法の提案 | マルチアングルにセットアップに拡張することでオクルージョンの問題に対応.性能面においてエキスパート相当の検出性能を達成 | ❤️ | |||||
WACV | 2023 | Gurkirt Singh Vasileios Choutas Suman Saha Fisher Yu | Other | Computer VisionMachine LearningDeep Learning | Action RecognitionEvent Detection | VideoSports Event Data | モーションが大きいシーンにおけるアクション検出手法の提案.UCFとMultisportsデータセットでSOTA | TOI-Align(Track-of-Interest Align)を用いた特徴抽出を提案し、TAAD(Track Aware Action Detector)を提案 | ❤️ | ||||||
TURCOMAT | 2022 | Mohammed Yassine Kazi Tani, Lamia Fatiha Kazi Tani , Abdelghani Ghomar | ⚽️ Soccer | Computer VisionDeep LearningMachine Learning | Event Detection | VideoAudio DataSports Event Data | ビデオシーケンス内におけるオフサイドイベントを,を画像情報と音声情報を用いて検出する手法の提案 | 画像情報だけでなく音声情報を用いている点が新しい. | ❤️ | ||||||
Use of deep learning in soccer videos analysis: survey | SpringerML | 2022 | Sara Akan, Songül Varlı | ⚽️ Soccer | Computer VisionMachine LearningDeep Learning | ❤️ | |||||||||
CVPR | 2023 | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | ❤️ | ||||||||||||
CVPR | 2023 | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | Zheng Qin, Sanping Zhou, Le Wang, Jinghai Duan, Gang Hua, Wei Tang | None | Deep LearningComputer VisionMachine Learning | Multi Object Tracking | VideoTracking Data | 群衆やオクルージョンの多い環境下での誤認識に対応したアプローチ,MotionTrackの提案.MOT17とOMT20データセットでSOTA | ターゲット間の相互作用をモデル化する「Interaction Module」と
(3)識別可能なモーションパターンを学習する「Refind Module」を設計し、失われたトラックレットを現在の検出値で再識別できるようにしている。 | ❤️ | |||||
Arxiv | 2023 | Arxiv | Hsiang-Wei Huang, Cheng-Yen Yang, Jenq-Neng Hwang, Chung-I Huang | Other | Computer VisionMachine LearningDeep Learning | Multi Object TrackingObject Detection | VideoTracking Data | スポーツ競技のような環境でのMOT手法の提案.ExpantionIoUというアプローチを提案してtracklet | 画像ベースのMOT手法と比較して、低い計算コストを維持しながら、追加の学習データを必要とせず、優れた追跡性能を達成 | ❤️ | |||||
CVSports | 2023 | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | Jan Held, Anthony Cioppa, Silvio Giancola, Abdullah Hamdi, Bernard Ghanem, Marc Van Droogenbroeck | ⚽️ Soccer | Deep LearningMachine LearningComputer Vision | Action RecognitionMulti Object Tracking | Video | VARでの使用を想定してた動画認識データセットとベンチマーク手法の提案 | VARの自動化に動画認識手法を用いた初の取り組み | ❤️ | |||||
ICDE | 2018 | IEEE International Conference on Data Engineering | Xiucheng Li , Kaiqi Zhao , Gao Cong, Christian S. Jensen , Wei Wei | None | Deep LearningMachine Learning | Trajectory Retrieval | Tracking Data | 低品質のデータに対してロバストな軌道を検索する表現学習アプローチの提案.k-nearest trajectory検索のための最新手法より精度が高い. | ❤️ | ||||||
KDD | 2022 | ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining | Di Yao , Haonan Hu , Lun Du , Gao Cong , Shi Han , Jingping Bi | None | Deep LearningMachine Learning | Trajectory Retrieval | Tracking Data | 類似軌道の算出アプローチであるtrajGATの提案.先行研究と比較しSOTA | 長期のシーケンスに対しての類似軌道が劇的に低下していた.trajGATにより長期記憶に対応 | ❤️ | |||||
CVSports | 2023 | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | Christian Keilstrup Ingwersen , Christian Møller Mikkelstrup Janus Nørtoft Jensen, Morten Rieger Hannemose, Anders Bjorholm Dahl | Other | Computer VisionDeep Learning | Pose Estimation | Human Pose Data | スポーツのダイナミックな動きからなる大規模な3D人物ポーズデータセットであるSportsPoseを提案。SportsPoseは、24人の被験者が5種類のスポーツを行う際の176,000以上の3Dポーズを収録しており、スポーツ動作の複雑で動的な性質を反映した多様で包括的な3Dポーズセットを提供. | Human3.6Mや3DPWよりも多様で複雑な動作を含んだデータセットであり,またマーカーベースと比較して誤差が少ない,3DPWに匹敵する. | ❤️ | |||||
Arxiv | 2019 | Arxiv | Di Yao, Gao Cong, Chao Zhang, Jingping Bi | None | Trajectory Retrieval | Tracking DataSimulation Data | 軌跡の類似性計算を高速化するためにNEUTRAJを提案 | NEUTRAJは、既存のあらゆる軌跡指標に対応する汎用性を持ち、与えられた軌跡ペアの類似性を線形時間で高速に計算する。さらに、
NEUTRAJは、空間ベースの軌跡インデックス作成手法と連携して、検索空間を縮小する. | ❤️ | ||||||
Arxiv | 2023 | Arxiv | Luping Wang, Hao Guo, Bin Liu | ⚽️ Soccer | Deep LearningMachine LearningComputer Vision | Action RecognitionBall Action Spotting | VideoSports Event Data | SoccerNet Challenge Ball Action Spotting における2位の解法.E2E-Spotを拡張したモデルアンサンブル手法のBoosted Model Ensembling (BME)を提案 | データセットのアンサンブル方法,学習時のデータのサンプリング方法に特に工夫が見られる. | ❤️ | |||||
KDD | 2023 | ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining | Hyunsung Kim, Han-Jun Choi | ⚽️ Soccer | Deep LearningSports Evaluation Metrics | Trajectory Prediction | Tracking Data | 選手の軌道データからボールの位置情報を予測する手法の提案.Set TransoformerとBiLSTMを用いてボール保持確率を求め,その情報から位置情報の予測を行っている. | 今回は将来の軌道を予測する確率論的な問題ではなく,位置情報の予測ということでより決定論的なアプローチが求められる.この手法では復元タスクではなく回帰アプローチでタスクを解いている点は新しい. | ❤️ | |||||
2022 | None | Trajectory Prediction | ❤️ | ||||||||||||
MITSSAC | 2023 | MIT Sloan Sports Analytics Conference | Padmanaba Srinivasan, Raghavan Subramanian, William Knottenbelt, | Trajectory PredictionStatistical Model | ❤️ | ||||||||||
Arxiv | 2018 | Arxiv | Xiucheng Li, Kaiqi Zhao , Gao Cong , Christian S. Jensen , Wei Wei | None | Machine LearningDeep Learning | Representation Learning | Tracking Data | ❤️ | |||||||
CVPR | 2019 | CVPR (The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference) | Raymond A. Yeh; Alexander G. Schwing; Jonathan Huang; Kevin Murphy | 🏀 Basketball⚽️ Soccer | Machine LearningDeep Learning | Graph Neural NetworkTrajectory Prediction | Tracking Data | マルチエージェントのトラッキングデータを用いた新しい軌道生成モデルの提案. | GNNと変分リカレントNN(VRNN)を活用しスポーツに適した順列等変量モデルを実現している点. | Ikuma Uchida | ❤️ | ||||
Arxiv | 2017 | Arxiv | Long Sha, Patrick Lucey, Stephan Zheng, Taehwan Kim, Yisong Yue, Sridha Sridharan | 🏀 Basketball⚽️ Soccer | Machine LearningDeep Learning | Cluster analysis | Tracking Data | マルチエージェント時空間トラッキングデータを効率的に検索するための新しい方法の提案.マルチエージェント時空間トラック間の関連性を推定するツリーベースの手法を紹介している. | ❤️ | ||||||
Arxiv | 2022 | Arxiv | Sandro Hauri, Slobodan Vucetic | Action Recognition | Tracking Data | ❤️ | |||||||||
Arxiv | 2016 | Arxiv | Yun He, Soma Shirakabe, Yutaka Satoh, Hirokatsu Kataoka | Other | Computer VisionDeep LearningMachine Learning | Action Recognition | Video | 「人間がいない状態での人間の行動認識」という新しい概念を提案。背景シーケンスだけを用いて、大規模な行動データセット(例:UCF101)において人間の行動を分類することができるかどうかを検討している。 | この研究では人間を含まない背景のみを分析することで行動認識が可能かどうかを検証している。 | ❤️ | |||||
Segment Anything | Arxiv | 2023 | Arxiv | Alexander Kirillov, Eric Mintun, Nikhila Ravi, Hanzi Mao, Chloe Rolland, Laura Gustafson, Tete Xiao, Spencer Whitehead, Alexander C. Berg, Wan-Yen Lo, Piotr Dollár, Ross Girshick | Other | Computer VisionDeep LearningMachine Learning | SegmentationMulti Object TrackingObject Detection | VideoSegmentation Data | ❤️ | ||||||
Arxiv | 2022 | Arxiv | Fei Wu, Qingzhong Wang, Jian Bian, Haoyi Xiong, Ning Ding, Feixiang Lu, Jun Cheng, Dejing Dou | ⚽️ Soccer🏀 BasketballOther🎾 Racket Sports🏐 Volley Ball | Computer VisionMachine LearningDeep Learning | Action RecognitionEvent Detection | Sports Event DataVideo | スポーツ分析のための映像認識手法のサーベイ.
またPaddleVideoと呼ばれるアノテーションツールも提供している. | スポーツのドメインを包括的に調べたペーパーはおそらく初 | ❤️ | |||||
ECCV | 2022 | ECCV (European Conference on Computer Vision) | James Hong, Haotian Zhang, Michaël Gharbi, Matthew Fisher, Kayvon Fatahalian | 🎾 Racket Sports⛸ Figure-skating⚽️ Soccer | Computer VisionMachine LearningDeep Learning | Action RecognitionEvent Detection | Sports Event DataVideo | スポーツアクションの細かい時間的な精度での検出において、高い精度を発揮するエンドツーエンド学習アプローチ、E2E-Spotを提案。複数のデータセットでSOTA | テニスとフィギアスケートの動画認識タスクにおいてSOTA | Ikuma Uchida | ❤️ | ||||
TTNet: Real-time temporal and spatial video analysis of table tennis | CVSports | 2020 | International Workshop on Computer Vision in Sports at CVPR | Roman Voeikov, Nikolay Falaleev, Ruslan Baikulov | Other | Computer VisionDeep LearningMachine Learning | Object DetectionEvent DetectionSegmentation | VideoSports Event Data | 卓球映像から、ボールの追跡と人物のセグメンテーションを通して、リアルタイムにイベント検出 | ❤️ | |||||
MMSports | 2021 | Proceedings of the 4th International Workshop on Multimedia Content Analysis in Sports | Ikuma Uchida, Atom Scott, Hidehiko Shishido, Yoshinari Kameda | ⚽️ Soccer | Computer VisionDeep LearningMachine Learning | Object DetectionEvent DetectionMulti Object Tracking | VideoSports Event Data | ❤️ | |||||||
Arxiv | 2017 | Arxiv | Nicolai Wojke, Alex Bewley, Dietrich Paulus | Computer VisionDeep LearningMachine Learning | Multi Object TrackingObject Detection | VideoTracking Data | シンプルで効果的なアルゴリズムに焦点を当てた、MOTの実用的なアプローチ。 IDスイッチの数を従来手法より45%減らすことが出来た。 | SORTのパフォーマンス向上のために、外観情報を統合している。 | ❤️ | ||||||
Arxiv | 2022 | Arxiv | Jie Wang, Yuzhou Peng, Xiaodong Yang, Ting Wang, Yanming Zhang | ⚽️ Soccer🏀 Basketball🏐 Volley Ball | Deep LearningMachine Learning | Multi Object Tracking | VideoTracking Data | モーションブラーやオクルージョンを解決するために三段階のマッチングプロセスを採用。 | SportsMOTチャレンジ一位の解法。 | Ikuma Uchida | ❤️ | ||||
TPAMI | 2013 | IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence | W.-L. Lu, J.-A. Ting, J. Little, K. Murphy | 🏀 Basketball | Computer VisionDeep LearningMachine Learning | Multi Object Tracking | Tracking DataVideo | 放送映像のようなパンチルトな映像を用いて、複数の選手を検出・追跡し、映像フレームとコート間のホモグラフィーを推定し、選手を識別するシステムの提案 | シングルカメラのスポーツ映像で選手の識別を行った点がユニーク | Ikuma Uchida | ❤️ | ||||
Arxiv | 2016 | Arxiv | Alex Rathke | ⚽️ Soccer | Sports Evaluation Metrics | Statistical Model | Sports Event Data | 2012-2013シーズンのプレミアリーグとブンデスリーガの試合(380試合と306試合)のシュートを調査し、一定のエリアにおけるゴール期待値を算出。ちなみに筑波大学蹴球部でもこの簡易的なxGは使用していた | 複数のゴール期待値の研究をサーベイし、またxGの価値と信頼性を学術的に明らかにした点 | Ikuma Uchida | ❤️ | ||||
MLSA | 2022 | The Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics workshop | Masakiyo Teranishi, Kazushi Tsutsui, Kazuya Takeda, Keisuke Fujii | ⚽️ Soccer | Sports Evaluation MetricsDeep Learning | Statistical ModelGraph Neural Network | Tracking DataSports Event Data | 軌道予測モデルを組み込んだ非ボール保持選手のプレー評価 | これまでのボール非保持選手の評価指標と比べて、「ボールを持たず、ボールを受けようとしない攻撃選手」を評価し、典型的な(あるいは予測された)動きと比較して、動きが得点機会の創出にどのように寄与するかを明らかにすることはが可能となった。 | Ikuma Uchida | ❤️ | ||||
SportsTomorrow | 2020 | Barcelona Analytics in Sports Tomorrow | Hugo M. R. Rios-Neto, Wagner Meira Jr., Pedro O.S. Vaz de Melo | ⚽️ Soccer | Machine LearningSports Evaluation Metrics | Statistical ModelSports Evaluation Metrics | Tracking DataSports Event Data | OBSOをトラッキングデータに拡張した研究 | 既存のOBSOはイベントデータに紐づくことが前提だったが、それがトラッキングデータと紐付けることが可能になった。 | Ikuma Uchida | ❤️ | ||||
MITSSAC | 2018 | MIT Sloan Sports Analytics Conference | William Spearman | ⚽️ Soccer | Machine LearningSports Evaluation Metrics | Statistical ModelSports Evaluation Metrics | Tracking DataSports Event Data | ボール非保持者のプレーの評価。特定のイベントが発生した際に、オフボールの選手を評価している。イベントデータと紐づいていることが前提で、のちの論文で連続データに対してもOBSOが算出できるようになってる | 典型的な指標はボール保持者における評価は取り組まれているが、ボール非保持の選手のプレー評価を定量的に行った研究は初めて | Ikuma Uchida | ❤️ |
Name | Affiliation | Specific Sports | URL |
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Adrià Arbués | Zelus | ⚽️ Soccer | |
Brian Prestidge | City Football Group | ⚽️ Soccer | |
Bruno Dagnino | MetricaSports former CTO | ⚽️ Soccer | |
David Sumpter | University of Uppsala | サッカー⚽️ Soccer | |
Fran Peralta | Athletic Club | Soccer⚽️ Soccer | |
James Yorke | StatsBomb Director | Soccer⚽️ Soccer | |
Jan Van Haaren | Club Brugge | サッカー⚽️ Soccer | |
Javier Fernández | Zelus | サッカー⚽️ Soccer | |
Jonny Whitmore | Opta | Soccer⚽️ Soccer | |
Laurie Shaw | Manchester City | Soccer⚽️ Soccer | |
Lee Mooney | Squadbox Ltd | Soccer⚽️ Soccer | |
Luke Bornn | Zelus Analytics CEO | Soccer⚽️ Soccer | |
Paul DePodesta | CLEVELAND BROWNS Data Scientist | 🏈 American Football | |
Pieter Robberechts | KULeuven | Soccer⚽️ Soccer | |
Ravi Ramineni | Seattle Sounders FC | サッカー⚽️ Soccer | |
Sergio Llana | FC Barcelona | Soccer⚽️ Soccer | |
Simon Austin | Training Ground Guru | サッカー⚽️ Soccer | |
Ted Knutson | Stats Bomb CEO | Soccer⚽️ Soccer | |
Tom Decroos | Facebook | サッカー⚽️ Soccer | |
Tom Worville | RG Leipzig | Soccer⚽️ Soccer | |
William Spearman | Liverpool | サッカー⚽️ Soccer | |
Tom Tango (Tangotiger) | MLBAM | ⚾️ Baseball | |
Bill James | Billjames online / Boston Redsox | ⚾️ Baseball | |
Pete Palmer | ⚾️ Baseball | ||
Devin G. Pope | Chicago Booth | ⚾️ BaseballOther | |
Tobias J. Moskowitz | Yale School of Management | ⚾️ BaseballOther | |
Kyle Boddy | Driveline Baseball | ⚾️ Baseball |