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基于改进E2E-spot足球动作识别算法
1
作者
魏志珍
黄佳旺
+2 位作者
陈文文
刘城宇
陈艾东
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第8期2163-2169,共7页
针对足球赛事视频中动作识别存在的时序定位精度不足、类别分布不均衡等问题,提出了一种基于改进E2E-spot轻量级时空分离注意力算法(LSSA-Net)。在特征提取时,提出的轻量化时空分离注意力模块(LSSA)能够增加特征提取能力;在LSSA模块时...
针对足球赛事视频中动作识别存在的时序定位精度不足、类别分布不均衡等问题,提出了一种基于改进E2E-spot轻量级时空分离注意力算法(LSSA-Net)。在特征提取时,提出的轻量化时空分离注意力模块(LSSA)能够增加特征提取能力;在LSSA模块时间分支中设计因果卷积与可学习时序编码联合架构,提高算法时序定位精度;使用Logit Adjustment作为算法的损失函数,解决足球比赛中动作类别不平衡的问题。该算法在SoccerNet-v2数据集上与其它方法比较,结果显示在mAP(Tight和Loose值)上分别比E2E-spot提升了4.84%和2.09%,并且相比其它方法也有不同程度的提升。
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关键词
足球赛事视频
定位精度不足
类别不平衡
轻量级时空分离注意力
特征提取
因果卷积
可学习时序编码
损失函数
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职称材料
题名
基于改进E2E-spot足球动作识别算法
1
作者
魏志珍
黄佳旺
陈文文
刘城宇
陈艾东
机构
北京联合大学体育教学部
北京联合大学北京信息服务工程重点实验室
北京联合大学机器人学院
北京联合大学多智能体系统研究中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第8期2163-2169,共7页
基金
国家重点研发计划基金项目(2022YFB2804402)。
文摘
针对足球赛事视频中动作识别存在的时序定位精度不足、类别分布不均衡等问题,提出了一种基于改进E2E-spot轻量级时空分离注意力算法(LSSA-Net)。在特征提取时,提出的轻量化时空分离注意力模块(LSSA)能够增加特征提取能力;在LSSA模块时间分支中设计因果卷积与可学习时序编码联合架构,提高算法时序定位精度;使用Logit Adjustment作为算法的损失函数,解决足球比赛中动作类别不平衡的问题。该算法在SoccerNet-v2数据集上与其它方法比较,结果显示在mAP(Tight和Loose值)上分别比E2E-spot提升了4.84%和2.09%,并且相比其它方法也有不同程度的提升。
关键词
足球赛事视频
定位精度不足
类别不平衡
轻量级时空分离注意力
特征提取
因果卷积
可学习时序编码
损失函数
Keywords
soccer match videos
insufficient localization accuracy
class imbalance
lightweight spatio-temporal separable attention
feature extraction
causal convolution
learnable temporal encoding
loss function
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进E2E-spot足球动作识别算法
魏志珍
黄佳旺
陈文文
刘城宇
陈艾东
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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参考文献
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