English(EN) Event Detection in Table Tennis Videos using 2D Keypoints

新的EventNet系统使用二维关键点检测乒乓球事件

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-07 04:00

研究人员开发了EventNet，一种新颖的两阶段管道，可自动检测乒乓球视频中的关键事件，并具有帧级精度。该系统首先提取球员姿势、球台角落和球的二维关键点，并使用Transformer处理它们以创建稳健的表示。然后将此表示馈送到Transformer编码器，该编码器预测与下一个和上一个球拍接触的接近程度。该方法结合了视角和帧率增强以增强泛化能力，在基准数据集上取得了高F1分数。 AI

影响这项研究为体育视频分析提供了一种更实用的方法，有可能改进自动化体育分析工具。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Rainer Lienhart, Daniel Kienzle, Shin'ichi Satoh, Anastasiia Bilinska · 2026-10-07 04:00

使用二维关键点检测乒乓球视频中的事件

arXiv:2610.08286v1 Announce Type: new Abstract: This paper addresses the challenge of automatic, frame-accurate event detection in table tennis videos. Current methods for estimating 3d ball trajectories and ball spin typically require that key events, such as ball-racket contact…

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