Computer Vision and Pattern Recognition,Machine Learning,چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 29 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 10 pages, 7th ACM International Workshop on Multimedia Content Analysis in Sports
توضیحات به فارسی
ارسال شده 29 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 10 صفحه ، هفتمین کارگاه بین المللی ACM در مورد تجزیه و تحلیل محتوای چندرسانه ای در ورزش
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Understanding human actions from videos is essential in many domains, including sports. In figure skating, technical judgments are performed by watching skaters' 3D movements, and its part of the judging procedure can be regarded as a Temporal Action Segmentation (TAS) task. TAS tasks in figure skating that automatically assign temporal semantics to video are actively researched. However, there is a lack of datasets and effective methods for TAS tasks requiring 3D pose data. In this study, we first created the FS-Jump3D dataset of complex and dynamic figure skating jumps using optical markerless motion capture. We also propose a new fine-grained figure skating jump TAS dataset annotation method with which TAS models can learn jump procedures. In the experimental results, we validated the usefulness of 3D pose features as input and the fine-grained dataset for the TAS model in figure skating. FS-Jump3D Dataset is available at https://github.com/ryota-skating/FS-Jump3D.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
درک اقدامات انسانی از فیلم ها در بسیاری از حوزه ها از جمله ورزش ضروری است.در اسکیت شکل ، قضاوت های فنی با تماشای حرکات سه بعدی اسکیت بازان انجام می شود و بخشی از رویه داوری را می توان به عنوان یک کار تقسیم بندی اقدام زمانی (TAS) در نظر گرفت.وظایف TAS در اسکیت شکل که به طور خودکار معانی زمانی را به فیلم اختصاص می دهند ، به طور فعال مورد بررسی قرار می گیرند.با این حال ، کمبود مجموعه داده و روشهای مؤثر برای کارهای TAS که به داده های سه بعدی نیاز دارند وجود دارد.در این مطالعه ، ما ابتدا مجموعه داده های FS-Jump3D از پرش های اسکیت شکل پیچیده و پویا را با استفاده از ضبط حرکت بدون مارک نوری ایجاد کردیم.ما همچنین یک روش حاشیه نویسی مجموعه داده پرش اسکیت پرش اسکیت را پیشنهاد می کنیم که مدل های TAS می توانند روشهای پرش را یاد بگیرند.در نتایج تجربی ، ما سودمندی ویژگی های POSE سه بعدی را به عنوان ورودی و مجموعه داده ریز دانه برای مدل TAS در اسکیت شکل تأیید کردیم.مجموعه داده FS-Jump3D در https://github.com/ryota-skating/fs-jump3d در دسترس است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
