Kaggle新赛:自动检测赛场上的头盔撞击事件

原创
2020/11/20 23:40
阅读数 17




赛题背景



NFL (The National Football League,美国全国足球联赛)携手 AWS 共同开发了“数字运动员(Digital Athlete)”,"数字运动员 "是一个合成的 NFL 球员的虚拟代表,可以用来模拟比赛场景,试图更好地预测和预防球员受伤。而作为 "数字运动员 "平台的一部分,NFL 正在积极解决计算机视觉系统检测场上头盔撞击的需求。


因此在 Kaggle 竞赛网上征集优秀算法,为 NFL 的研究项目提供建议(通过算法的计算,便于之后规则的制订,头盔的设计),提高运动赛场上的安全性。


在本次比赛中,参赛者需要开发一个计算机视觉模型,可以自动检测赛场上出现的头盔撞击情况。所用到的数据集是一个有一千次以上明确头部撞击的数据集,是来自 NFL’s Next Gen Stats 系统统计的数千张比赛图像以及两侧场外区域、球门区以及球员跟踪数据的标签视频NGS 系统记录了 NFL 比赛期间场上每个球员的位置、速度、加速度和方向。

数据集获取方式:

https://www.kaggle.com/c/nfl-impact-detection/data

也可在『我爱计算机视觉』公众号后台回复【helmet】,即可收到国内百度云下载链接。




赛题时间



2020年12月28日--参赛截止日期
2020年12月28日--团队合并截止日期
2021年01月04日--最终提交截止日期




大赛奖金



第一名:25,000 美金
第二名:20,000 美金
第三名:15,000 美金
第四名:10,000 美金
第五名:5,000 美金

比赛地址:
https://www.kaggle.com/c/nfl-impact-detection/

备注:竞赛

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