スポーツボールの検出と追跡に広く適用可能な強力なベースライン

本研究では、様々なスポーツ種目に適用可能な新しいスポーツボール検出追跡（SBDT）手法を提案します。当手法は、(1) 高解像度特徴量抽出、(2) 位置認識モデルの学習、(3) 時間的一貫性を考慮した推論という3つの要素から構成されており、これらを組み合わせて新たなSBDTの基準（ベースライン）としています。さらに、当手法の汎用性を検証するために、異なる5つのデータセットで6つの最先端SBDT手法と比較を行いました。これにより、新たに2つのSBDTデータセットを導入し、2つのデータセットに対して新しいボールアノテーションを提供し、すべての手法を再実装して広範な比較を容易にしました。実験結果は、当手法がデータセットでカバーされている全てのスポーツ種目において既存の手法よりも大幅に優れていることを示しています。我々は、提案した手法が広く適用可能な強力な基準（Widely Applicable Strong Baseline: WASB）となり得ると考えています。また、当データセットとコードベースが今後のSBDT研究の促進に貢献すると確信しています。データセットとコードは以下のURLから入手可能です：https://github.com/nttcom/WASB-SBDT 。