【文件属性】：
文件名称：TTNet-Real-time-Analysis-System-for-Table-Tennis-Pytorch:“ TTNet”的非正式实施
文件大小：21.98MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-11 19:13:36
系统开源
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
【文件预览】：
TTNet-Real-time-Analysis-System-for-Table-Tennis-Pytorch-master
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