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研究人员开发深度学习系统，将球赛视频转换为可在任何地点观看的3D全息图
2018年06月07日 由 浅浅 发表
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再过几天，世界杯足球赛即将开始，你有没有想过罗纳尔多，梅西或者内马尔在你的餐桌上打比赛会是什么样子？华盛顿大学，Facebook和Google的研究人员开发了第一个端到端的深度学习系统，该系统可以将足球比赛的标准YouTube视频转换为可移动的3D全息图。
“单眼重建足球比赛面临着许多挑战。我们必须估计相机相对于场地的位置，检测并跟踪每个球员，重新构建他们的身体形状和姿势，并进行组合，”研究人员在他们的研究报告中写道。
结果是令人惊叹的，可以在任意地点通过3D查看器或用AR设备观看比赛。
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该团队使用NVIDIA GeForce GTX 1080 GPU和NVIDIA TITAN Xp GPU以及cuDNN加速的 PyTorch深度学习框架，训练了卷积神经网络，从几小时的FIFA足球视频中提取球员3D数据。
基于这个视频游戏数据，神经网络能够在场上重建每个玩家的深度图，可以在3D查看器或AR设备上呈现这些深度图。
“事实证明，在玩Electronic Arts FIFA游戏并拦截引擎和GPU之间的调用时，可以从视频游戏帧中提取深度图。特别是，我们使用RenderDoc来拦截游戏引擎和GPU，”该团队表示，“FIFA与大多数游戏类似，在过程中使用延迟着色。通过访问GPU调用，可以捕获每帧的深度和颜色缓冲区。一旦在给定的帧中捕捉到深度和颜色，我们就会用它来提取球员。”
为了验证系统，该团队用YouTube上十个高分辨率职业足球比赛测试了他们的方法。值得注意的是，该系统仅通过合成视频游戏镜头进行训练。而在现实世界的情况下，该系统带来了值得一看的结果。
重建方法概述。从YouTube视频框中，我们使用字段线恢复相机参数。然后提取边界框，姿势和轨迹（跨多个帧）来分割球员。使用训练有素的视频游戏数据的深层网络，可以在场中重建每个玩家的深度图，并在3D查看器或AR设备进行渲染。
研究人员下一个项目包括专注训练系统更好地检测球，并开发可从任何角度观察的系统。
这项研究将于6月18日至22日在犹他州盐湖城举行的年度计算机视觉和模式识别（CVPR）大会上亮相。
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