videomae-baseオープンソースビデオ動作分類モデル - バドミントンのボール打ち動作の高精度識別に特化

Videomae Base Badminton Strokes Finetuned Stroke Classification 10

yexterによって開発

MCG-NJU/videomae-baseをファインチューニングしたビデオ動作分類モデルで、バドミントンのストローク動作認識に特化

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リリース時間 : 1/20/2025

モデル概要

このモデルはVideoMAEアーキテクチャに基づくビデオ分類モデルで、バドミントンのストローク動作分類タスク向けにファインチューニングされています。評価セットで85.51%の精度を達成。

高精度動作認識

バドミントンストローク動作分類タスクで85.51%の精度を達成

VideoMAEアーキテクチャ採用

効率的なビデオマスクオートエンコーダ事前学習アーキテクチャを採用し、ビデオ理解タスクに適している

軽量ファインチューニング

ベースモデルに対して効率的なファインチューニングを行い、特定領域タスクに適応

ビデオ動作分類

バドミントンストローク動作認識

時系列ビデオ分析

スポーツ分析

バドミントントレーニング分析

選手のストローク動作タイプを自動識別

コーチが選手の技術動作を分析するのに役立つ

試合動作統計

試合中の各種ストローク動作の使用頻度を統計

戦術分析にデータサポートを提供

スマートスポーツ機器

インテリジェントトレーニング支援

トレーニング機器に統合し、動作品質をリアルタイムでフィードバック