文件名称:
TTNet-Real-time-Analysis-System-for-Table-Tennis-Pytorch:“ TTNet”的非正式实施-源码
开发工具:
文件大小: 21mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：TTNet-Pytorch
论文“ TTNet：乒乓球的实时时空视频分析”的实现可以在找到该项目的简介
演示版
1.特点
球检测全球舞台
检球局部阶段（细化）
事件发现检测（跳动和净匹配）
语义细分（人，表和记分板）
启用/禁用TTNet模型中的模块
平滑标记事件发现
TensorboardX
（更新2020.06.23） ：训练更快，在单个GPU（GTX1080Ti）的推理阶段达到> 120 FPS 。
（更新2020.07.03） ：该实现可以与TTNet论文中报告的结果取得比较结果。
（更新2020.07.06） ：TTNet Paper有几个限制（提示：损失函数，输入大小以及另外2个）。 我已经用新方法和新模型实施了该任务。 现在，新模型可以实现：
> 130FPS推论，
细分任务的IoU得分约为0.96
球检测任务的均方根误差（RMSE） < 4像
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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