스포츠 공 검출 및 추적을 위한 광범위하게 적용 가능한 강력한 베이스라인

본 연구에서는 다양한 스포츠 종목에 적용할 수 있는 새로운 스포츠 공 검출 및 추적(SBDT) 방법을 제시합니다. 제안된 접근 방식은 (1) 고해상도 특성 추출, (2) 위치 인지 모델 학습, (3) 시간 일관성을 고려한 추론으로 구성되며, 이 세 가지 요소가 결합되어 새로운 SBDT 기준선을 형성합니다. 또한, 본 접근 방식의 광범위한 적용 가능성을 검증하기 위해, 5개의 다른 스포츠 종목 데이터셋에서 6개의 최신 SBDT 방법들과 비교 실험을 수행하였습니다. 이를 위해 두 개의 새로운 SBDT 데이터셋을 도입하고, 두 개의 데이터셋에 대한 새로운 공 주석을 제공하며, 모든 방법들을 재구현하여 광범위한 비교를 용이하게 하였습니다. 실험 결과는 본 접근 방식이 데이터셋에서 다루는 모든 스포츠 종목에서 기존 방법들보다 현저히 우수함을 입증하였습니다. 우리는 제안된 방법이 SBDT의 광범위하게 적용 가능한 강력한 기준선(WASB) 역할을 할 수 있다고 믿으며, 우리의 데이터셋과 코드베이스는 향후 SBDT 연구를 촉진할 것입니다. 데이터셋과 코드는 https://github.com/nttcom/WASB-SBDT 에서 이용 가능합니다.