TrackNetV5 SDK(テニスボール追跡公式実装)
概要
TrackNetV5-SDK は、テニスボールなどの小さく高速に移動する対象物を動画中で高精度に追跡するための公式実装 SDK です。研究論文で提案された「Residual-Driven Spatio-Temporal Refinement」と運動情報を活用した設計を反映し、時系列情報の取り込み、残差パスによる再帰的改善、モーションを意識した補正といった要素を実装しています。実装は Python を主体とし、モデル定義、データセットインターフェース、設定ファイルによる管理などエンジニア寄りの構成で、研究成果を実運用に移すための基盤を提供します。
リポジトリの統計情報
- スター数: 4
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 4
- コミット数: 2
- ファイル数: 16
- メインの言語: Python
主な特徴
- 研究論文「TrackNetV5」のアルゴリズム設計(時空間再構成とモーション補正)を反映した公式実装。
- 設定ファイル(configs)とデータセットファクトリ(datasets_factory)による柔軟な実験管理。
- 学習・評価・推論のワークフローを想定した SDK 構成で実務適用しやすい。
- Python ベースでモジュール化され、研究⇒プロダクションへの橋渡しが容易。
技術的なポイント
本リポジトリの技術的な肝は「時空間情報の活用」と「残差駆動の再構成(residual-driven refinement)」にあります。動画フレーム間の連続性を捉えるために、単一フレームの検出だけでなく複数フレームの特徴を統合してヒートマップや位置推定を洗練させる設計が中心です。運動(motion)情報を明示的に扱うことで、高速で小さいボールの移動に起因するブレや一時的な視界外化に対して頑健になります。
実装面では、モデル・データ・設定を分離する構成(configs ディレクトリによる実験設定、datasets_factory によるデータ読み込みの抽象化)を採用しており、異なるコート、異なるカメラ条件、合成データなどに対して設定を切り替えて実験できます。学習時には時系列損失や空間的な整合性を保つための損失項(ヒートマップ損失やオフセット回帰など)を組み合わせる想定で、残差ブロックやスキップコネクションを用いた再帰的な改善ステップが予想されます。
また、SDK としての使い勝手を重視しており、学習・評価・推論それぞれをスクリプトやツールで提供していることが多く、推論では連続フレーム間でのデータ構造(追跡 ID の維持、軌跡スムージング)を扱うユーティリティが含まれるでしょう。パフォーマンス面では、軽量な推論パスや推論時の入力フレーム数の調整、バッチ処理による高速化が重要で、実運用では GPU 利用、オンデマンド推論パイプラインとの統合がしやすい設計になっています。
最後に、公式実装としての利点は、論文で示された方法を再現可能な形で提示している点にあり、研究者はアルゴリズムの比較や改良を行いやすく、開発者は競技分析やコーチング支援、放送映像の解析など実用アプリケーションへ展開しやすい点が挙げられます。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ:
- .gitignore: file
- README.md: file
- README_CN.md: file
- configs: dir
- datasets_factory: dir
…他 11 ファイル
まとめ
TrackNetV5 の研究成果を実務へつなぐ公式 SDK。テニスボール追跡に特化した高精度実装基盤。
リポジトリ情報:
- 名前: TrackNetV5-SDK
- 説明: Official implementation of TrackNetV5
- スター数: 4
- 言語: Python
- URL: https://github.com/codelancera-offical/TrackNetV5-SDK
- オーナー: codelancera-offical
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/175130203?v=4
READMEの抜粋:
TrackNetV5 SDK Documentation
This repository is the official Software Development Kit (SDK) for TrackNetV5, providing a standardized engineering implementation of the tennis ball tracking algorithm. Developed and maintained by Shanghai Code Zero Sports Technology Co., Ltd.
The core architecture and algorithmic logic of TrackNetV5 are based on our latest research:
- Title: *TrackNetV5: Residual-Driven Spatio-Temporal Refinement and Motio…