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计算机视觉和深度学习技术的最新进展为自动标记运动视频开辟了新的可能性。但是，对监督技术的本质要求是准确标记的培训数据集。在本文中，我们介绍了Padelvic，这是一项Ama-Teur Padel匹配的注释数据集，该数据集由多视频视频流组成，估计了法院内所有四个玩家的位置数据（以及其中一位参与者，准确的运动捕获数据的数据捕获数据），以及专门用于训练网络的训练集量的培训量，从培训中估算了培训的培训，该培训量估算了vides的估计。对于记录的数据，通过将最先进的姿势估计技术应用于其中一个视频来估算玩家位置，该视频会产生相对较小的位置误差（M = 16 cm，SD = 13 cm）。对于其中一位玩家，我们使用了一个运动捕获系统，该系统提供了1.5ºRMS的身体部位方向。最高准确性来自我们的合成数据集，该数据集提供了通过运动捕获数据动画的虚拟播放器的基础和姿势数据。作为合成数据集的示例应用程序，我们提出了一个系统，以从比赛的单视频视频中更准确地预测投影到法院平面上的玩家的质量中心。我们还讨论了如何利用玩家的人均位置数据，例如协同分析，集体战术分析和玩家概况生成等任务。
PADELVIC：在...
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