简介
原链：https://arxiv.org/abs/2004.09927
代码：https://lab.osai.ai/datasets/openttgames/
作者：@Roman Voeikov, Nikolay Falaleev, Ruslan Baikulov

OpenTTGames 数据集

OSAI引入了OpenTTGames - 一个开放的数据集，旨在评估乒乓球中的不同计算机视觉任务： 球检测、人类语义分割、表格和记分牌以及快速游戏内事件发现。

它包括使用工业相机以 120 fps 录制的乒乓球比赛的全高清视频。 每个视频都配有注释，其中包含帧号和相应的目标 帧：手动标记的游戏内事件（球反弹、净命中或空事件目标）和/或球坐标和分段遮罩，这些事件被标记为 Deep 学习辅助注释模型。

关于数据

示例帧和相应的语义分割掩码。
该数据集由 5 个 10 到 25 分钟的视频组成，用于训练，一组 7 个短视频用于测试。 每个视频都伴随着事件和球坐标标记文件以及带有分割遮罩的文件夹。

包含事件信息的标记文件由帧号和相应事件的名称组成：

    {
      ...
      "123": "bounce",
      ...
    }

带有球信息的标记文件由该帧上球的帧号和 x，y 坐标组成，其中 （-1，-1） 表示没有球：

    {
      ...
      "123": {"x":456, "y":789},
      ...
    }

带有分割掩码的文件夹由.png个文件组成，其中每个文件的名称表示相应的帧编号

      ...
      123.png
      ...

数据以事件为中心。 这些视频包含 4271 个类别（球反弹、净命中和空事件）的 3 个手动注释事件。除了事件注释之外，每个事件之前 4 帧和之后 12 帧的序列还具有球坐标注释和分割掩码，这些注释和掩码使用深度学习辅助注释模型进行标记。语义分割（具有通道编码的人类、表和记分板类）掩码作为每个带注释帧的单独.png文件呈现。 主标记文件中提供了指向掩码文件的链接。