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arXiv cs.RO· Tudor Braicu, Joseph DelPreto, Jared Boyer, M\'onika Farsang, Maximilian St\"olzle, Tim Niklas Seyde, Daniela Rus·· 4 小时前AI 评分62

研究团队构建第一视角网球数据集并评测视觉模型的时空预测能力

Perceiving and Predicting Dynamic Sports: Spatiotemporal Intelligence in Vision Models for Egocentric Tennis Video

AI 导读

研究团队采集带标注的第一视角网球数据集,训练并评测图像编码器、视频编码器和视觉语言模型在七项时空预测任务上的表现。最佳模型当前帧定位误差为自视角球员0.14米、球0.54米,1.1秒内轨迹预测误差分别为0.34米和0.91米,触球时间预测平均误差0.14秒。辅助深度信息明显改善3D球定位,更长的图像历史未提升球轨迹预测;团队还提出条件扩散模型,以实时速率从第一视角视频生成全身网球运动学动作。

来源:arXiv cs.RO · arxiv.org