VideoBadminton

arXiv2024-03-19 更新2024-08-06 收录

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http://arxiv.org/abs/2403.12385v1

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资源简介：

该数据集源自高质量的羽毛球视频，旨在用于羽毛球动作识别，并提供细粒度动作识别的数据支持。

This dataset is sourced from high-quality badminton videos, and is designed for badminton action recognition, providing data support for fine-grained action recognition.

创建时间：

2024-03-19

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

VideoBadminton数据集的构建采用了精细化的方法，从高质量的羽毛球比赛中收集了7,822个视频片段，涵盖了18个不同的羽毛球动作类别。数据收集过程中，使用了高质量的相机进行拍摄，并对视频进行了预处理，包括校正镜头畸变和裁剪视频。数据标注由专业的羽毛球运动员和教练完成，确保了标注的准确性和可靠性。

特点

VideoBadminton数据集的特点在于其精细化的动作分类和高质量的标注。数据集包含了18个羽毛球动作类别，每个类别都有详细的标注信息，包括球员位置和羽毛球轨迹。此外，数据集还提供了丰富的动作实例和多样化的比赛场景，为羽毛球动作识别研究提供了宝贵的数据资源。

使用方法

VideoBadminton数据集可用于羽毛球动作识别研究和模型评估。研究者可以使用该数据集来训练和评估视频动作识别模型，以识别和分类羽毛球比赛中的不同动作。此外，数据集还可以用于开发自动化体育广播系统、运动员训练和性能分析、预防运动伤害和学术研究等领域。

背景与挑战

背景概述

在计算机视觉领域中，动作识别作为关键研究方向，随着卷积神经网络（CNNs）、卷积3D、Transformer和时空特征融合等复杂方法的兴起，已取得了显著的成果。尽管这些技术在成熟的基准测试中表现出色，但在现实世界的应用中，尤其是在体育分析领域，精确分解活动和区分细微动作差异仍面临挑战。为了满足这一需求，研究人员开发了VideoBadminton数据集，它由高质量羽毛球比赛视频组成，旨在推动动作识别领域的发展，特别是在羽毛球运动方面。VideoBadminton数据集的引入不仅服务于羽毛球动作识别，还提供了一个用于识别精细动作的数据集。通过在数据集上对领先方法的详尽评估，本研究旨在促进对动作理解的进一步研究，特别是在体育领域。

当前挑战

VideoBadminton数据集在解决领域问题方面面临的主要挑战包括：1) 分解活动并区分不同动作的挑战，这在体育分析中至关重要；2) 构建数据集过程中遇到的挑战，如视频数据的收集、预处理、标注和验证。数据集构建过程中，研究人员采用了高分辨率摄像头以捕捉羽毛球运动的细节，并通过OpenCV进行镜头校正以减少畸变。此外，数据标注过程由具有羽毛球专业技能的学生和教练完成，确保了标注的准确性和可靠性。尽管VideoBadminton数据集提供了丰富的羽毛球动作数据，但在实际应用中，仍需进一步研究和改进模型以更好地适应不同场景和条件下的动作识别。

常用场景

经典使用场景

VideoBadminton数据集主要用于羽毛球动作识别研究。该数据集提供了高质量的羽毛球比赛视频，涵盖了羽毛球运动中的18种不同的动作类别，如发球、扣杀、高远球等。研究者可以利用这些视频数据训练和评估动作识别模型，从而提高模型对羽毛球动作的识别准确率。

衍生相关工作

VideoBadminton数据集的引入促进了羽毛球动作识别领域的研究进展，并衍生出了一系列相关的工作。研究者利用VideoBadminton数据集进行了多种动作识别模型的评估和比较，包括R(2+1)D、SlowFast、TimeSformer、Swim、MViT-V2、ST-GCN和PoseC3D等。这些研究不仅验证了VideoBadminton数据集的有效性，还为羽毛球动作识别领域的发展提供了重要的参考和启示。此外，VideoBadminton数据集还推动了细粒度动作识别技术的发展，为其他领域中的动作识别任务提供了借鉴和参考。

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