컴퓨터 비전을 활용한 농구 경기 선수 감지, 추적, 및 식별 시스템 구축

핵심 기술: 본 게시물은 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 농구 경기 영상에서 선수를 감지, 추적, 및 식별하는 복잡한 시스템 구축 과정을 상세히 다룹니다. 여러 최신 AI 모델을 효과적으로 파이프라인으로 결합하여 선수 움직임, 가려짐(occlusion), 유사 유니폼 등의 실제 스포츠 영상 분석의 난제를 해결하는 방법을 제시합니다.

기술적 세부사항:
* 객체 감지: RF-DETR 모델을 사용하여 선수, 등번호, 농구공, 림 등 주요 객체의 위치를 정확하게 탐지합니다.
* 선수 추적: SAM2 (Segment Anything Model 2)의 내부 메모리 기능을 활용하여 선수가 가려지더라도 지속적으로 추적합니다.
* 팀 구분: 비지도 학습 클러스터링 기법을 사용합니다.
* SigLIP 모델로 선수 시각적 특징을 임베딩 벡터로 변환합니다.
* UMAP으로 고차원 임베딩 데이터를 저차원으로 축소합니다.
* K-평균 클러스터링으로 선수들을 두 팀으로 분류합니다.
* 선수 식별: 등번호 인식을 통해 최종 선수를 식별합니다.
* 초기 SmolVLM 대신, 등번호 분류를 위해 미세 조정한 ResNet 모델을 사용하여 정확도를 높였습니다.
* IoS (Intersection over Smaller Area) 지표로 감지된 등번호와 선수 마스크를 정확하게 연결합니다.
* 동일 등번호가 반복 예측될 때만 확정하여 신뢰도를 높입니다.

개발 임팩트: 이 시스템은 복잡한 실제 스포츠 분석 문제를 해결할 수 있는 최첨단 컴퓨터 비전 모델들의 창의적인 통합 사례를 보여줍니다. 선수별 경기 데이터 수집, 전략 분석, 관중 경험 향상 등 다양한 응용 가능성을 시사합니다. 다만, 현재 구현은 실시간 처리가 어렵다는 한계가 있습니다.

커뮤니티 반응: (원문에 커뮤니티 반응에 대한 언급이 없어 생략합니다.)

톤앤매너: 전문적이고 정확한 기술 분석 톤을 유지합니다.