要約
本論文は、MediaEval 2021 ベンチマークのスポーツビデオタスク部分に提案されたベースライン手法について述べています。このタスクでは、ストローク検出とストローク分類のサブタスクが提案されています。本ベースラインは両方のサブタスクに対応しています。空間時系列CNNアーキテクチャとモデルの学習プロセスは、対象となるサブタスクに合わせて調整されています。本手法の目的は、参加者がタスクを解決するのに役立つことであり、最先端の性能を達成することではありません。しかし、検出タスクにおいては、本ベースラインが他の参加者よりも優れた性能を示しており、このようなタスクの難しさを強調しています。