Het verbeteren van markerloze Motion Capture voor golf- en honkbalslagen met behulp van RTMPose en RTMDet: Een Top-Down Benadering

Het verbeteren van markerloze Motion Capture voor golf- en honkbalslagen met behulp van RTMPose en RTMDet: Een Top-Down Benadering

Samenvatting

Dit technische document beschrijft de toepassing van RTMPose en RTMDet voor nauwkeurige en efficiënte Poseschatting van golf- en honkbalslagen. Door gebruik te maken van geavanceerde technieken die zijn geoptimaliseerd voor realtimeprestaties, maken deze modellen gedetailleerde tracking van lichaambewegingen tijdens golf- en honkbalslagen mogelijk—een cruciaal kenmerk voor het verbeteren van prestaties in sportanalytica. We benadrukken de voordelen van een Top-Down Benadering, waarbij een standaard RTMDet-detector de golfer en honkbalspeler in elk frame identificeert, en RTMPose de posities van belangrijke lichaamgewrichten schat.

1. Inleiding

Poseschatting is essentieel geworden in de analyse van sportprestaties en maakt nauwkeurige tracking van atleetbewegingen mogelijk. Bij golf en honkbal levert het vastleggen van biomechanische gegevens van de slag van een speler waardevolle inzichten in de slagdynamica, wat professionals en amateurs helpt hun technieken te verfijnen. Traditionele 2D-poseschattingsmethoden hebben vaak te kampen met latency- en nauwkeurigheidsproblemen, vooral in real-timescenario’s. Dit artikel stelt een oplossing voor met behulp van RTMPose en RTMDet binnen het mmpose Framework voor gedetailleerde Poseschatting tijdens golf- en honkbalslagen.

2. Achtergrond

De complexiteit van golf- en honkbalslagen vereist nauwkeurige meting van lichaambewegingen. Bestaande poseschattingsmethoden bieden mogelijk niet de noodzakelijke nauwkeurigheid voor realtimeprestaties. Vooruitgang in deep learning en computervision hebben modellen zoals RTMPose en RTMDet geïntroduceerd, die verbeterde nauwkeurigheid en efficiëntie bieden.

3. Top-Down Benadering met RTMDet en RTMPose

–afbeelding invoegen–

3. RTMPose: een high-performance Poseschattingsmodel

RTMPose [1] is ontworpen voor high-performance, realtime Poseschatting, geoptimaliseerd om efficiënt te werken op beperkte hardware.

Belangrijkste kenmerken:

Modelarchitectuur en efficiëntie: RTMPose maakt gebruik van CSPNeXt als backbone [1, 2], waarbij snelheid en nauwkeurigheid in balans worden gebracht. CSPNeXt is geoptimaliseerd voor dense prediction-taken zoals Poseschatting en Objectdetectie, biedend hoge resolutie en precisie met behoud van computationele efficiëntie.

Sleutelpunt Voorspelling: Maakt gebruik van een SimCC-gebaseerd algoritme [1, 3], waarbij de horizontale en verticale posities van Sleutelpunten als afzonderlijke classificatietaken worden behandeld. Deze compacte weergave vermindert de computationele belasting en is geschikt voor implementatie op verschillende apparaten.

4. RTMDet: De Detectie Backbone

RTMDet [4] fungeert als de detector die aan RTMPose voorafgaat in de top-down pipeline en identificeert de locatie van de golfer of honkbalspeler in elk frame.

Belangrijkste kenmerken:

Modelarchitectuur en efficiëntie: RTMDet maakt gebruik van een gewijzigde versie van CSPDarkNet [5] die trainbaarder en nauwkeuriger is dan veel YOLO-modellen. De gewijzigde versie maakt gebruik van large-kernel depth-wise convolutions om complexiteit en snelheid in balans te brengen en is efficiënt op zowel GPU als CPU. Het is ideaal voor realtimetoepassingen zoals sportprestatietracking.

Veelzijdigheid: Verwerkt verschillende Objectdetectietaken, inclusief instance segmentation en rotated object detection. Garandeert nauwkeurige lokalisatie van de speler, zelfs in dynamische scènes.

5. Voordelen van het gebruik van RTMDet en RTMPose in golf- en honkbalslaganalyse

5.1 Hogere nauwkeurigheid in niet-drukke scènes

In typische golf-/honkbalsituaties met weinig personen in het frame, isoleert RTMDet de golfer/honkbalspeler, waardoor RTMPose elke gedetecteerde persoon met hoge nauwkeurigheid kan verwerken. Dit vermijdt de complexiteit van bottom-up methoden die alle Sleutelpunten voor alle personen in het frame tegelijk verwerken. De Top-Down Benadering kan ook een nabewerking-algoritme van RTMDet bevatten dat de juiste persoon (bijv. golfer of honkbalspeler) identificeert voordat Poseschatting wordt uitgevoerd. Bovendien zijn RTMPose vooraf getraind op uitgebreid beeldmateriaal met

5.2 Efficiënte berekening en realtime prestaties

Door het gebruik van lichtgewicht modellen, zoals RTMDet en RTMPose, blijft de latency laag, waardoor realtime slaganalyse op consumentenklasse-hardware mogelijk is. Dit is vooral nuttig voor het bieden van onmiddellijke livefeedback tijdens coaching- of trainingssessies. Het SwingCatalyst markerloze Motion Capture-systeem is een van de weinige studiostelsels dat livefeedback voor Motion Capture aan golfers en honkbalspelers biedt.

5.3 Gedetailleerde Sleutelpunt-analyse

De RTMPose detecteert een opstelling van 26 lichaamssluetelpunten [6] weergegeven in figuur 1 hieronder essentieel voor de analyse van golf- en honkbalslagkinematica. Halpe26 is een uitgebreide opstelling die extra markers op de voeten en hoofd bevat in vergelijking met de meer standaard COCO-opstelling met 17 markers.

–Figuur invoegen–

6. Methodologie voor markerloze Motion Capture van golf- en honkbalslagen

6.1 Detectiefase: RTMDet

Toegepast op videoframes van een golfer of honkbalspeler genereert RTMDet begrensingsvakken rond de speler, die aan RTMPose worden doorgegeven. Dit richt de Poseschatting op relevante beeldregio’s en vermindert de computationele belasting.

–Afbeelding invoegen–

6.2 Poseschattingsfase: RTMPose

RTMPose schat Sleutelpuntposities binnen het begrenzingsvak. Kritische gewrichten voor golf- en honkbalslaganalyse zijn polsen, ellebogen, schouders, heupen en knies. Deze Sleutelpunten beoordelen lichaamhoeken en posities tijdens de slagfasen: Backswing, Downswing en Vervolgbeweging.

–Afbeelding invoegen–

6.3 Prestatiemetreken

De algemene prestatie van RTMPose wordt gemeten met metreken zoals Average Precision (AP) op Poseschattingsbenchmarks zoals MS COCO. Hieronder ziet u de prestaties van de best gerangschikte modellen op veelgebruikte COCO-benchmark. Op de MS COCO val-dataset is RTMPose-X het best presterende model dat realtime feedback kan geven en bereikt tot 75,8% AP met framesnelheden van ?? FPS op consumentenklasse GPU’s, waardoor het geschikt is voor high-speed sportanalyse.

Rang Model Resolutie Grootte/parameters (Miljoen) AP Realtime inferentie

1 Sapiens-2B 1024x768 2000 82,2 Nee

2 Sapiens-1B 1024x768 1000 82,1 Nee

3 Sapiens-0.6B 1024x768 600 81,2 Nee

4 Sapiens-0.3B 1024x768 300 79.6 Nee

5 VitPose-H 256x192 632 79.4 Nee

6 RTMPose-X 384x288 49 78.8 Ja

7 VitPose-L 256x192 307 78.6 Nee

8 RTMPose-L 384x288 28 78.3 Ja

9 HRFormer 256x192 43 77.2 Nee

10 HRNet-UDP 384x288 64 77.2 Ja

11 VitPose-B 256x192 86 77.0 Ja

12 RTMPose-L 256x198 28 76.7 Ja

13 RTMPose-M 384x288 14 76.6 Ja

14 HRNet 384x288 64 76.3 Ja

15 VitPose-S 256x192 43 75.8 Ja

16 RTMPose-M 256x192 14 74.9 Ja

17 SimpleBaseline 256x192 60 73.5 Ja

18 FastPose 256x192 79 73.3 Ja

7. Toepassing in Golfswing-analyse

Door het RTMPose-X en RTMDet-M framework toe te passen:

Frame-voor-Frame Gewrichtsbewegingen volgen: Levert uitgebreide gegevens op voor het analyseren van elke fase van de swing.

Real-Time feedback bieden: Maakt onmiddellijke inzichten mogelijk in swinghouding en vorm tijdens trainingssessies.

Vergelijken met ideale mechanica: Stelt u in staat om te vergelijken met ideale swing kinematiek om verbeterpunten te identificeren.

8. Conclusie

De integratie van RTMPose-X en RTMDet-M biedt een krachtige oplossing voor real-time golfswing-analyse. Met hoge nauwkeurigheid, lage latentie en compatibiliteit op verschillende hardwareplatforms levert deze top-down benadering gedetailleerde inzichten in swing mechanica. Het heeft aanzienlijk potentieel om zowel amateur- als professionele golfers te helpen hun prestaties te verbeteren.

9. Toekomstig werk

Toekomstige ontwikkelingen zouden kunnen omvatten:

Machine Learning-algoritmen integreren: Om voorspellende analyses te bieden en aanpassingen voor te stellen die de swing-efficiëntie verbeteren.

Uitbreiden naar multi-persoon scenario’s: Het verbeteren van de toepasbaarheid in teamsport of groepstrainingomgevingen.

Een gebruiksvriendelijke interface ontwikkelen: Het creëren van applicaties of tools die deze technologie toegankelijk maken voor coaches en atleten zonder technische expertise.

Bijlage

Gedetailleerde methodologie: Top-Down Benadering voor Golfswing-Poseschatting met behulp van RTMPose-X en RTMDet-M

Overzicht

De hier beschreven methodologie schetst de gedetailleerde stappen betrokken bij een top-down benadering voor real-time poseschatting van een golf- en honkbalswing, gebruikmakend van de sterke punten van RTMPose voor sleutelpuntlokalisatie en RTMDet voor objectdetectie. Het proces is verdeeld in verschillende fasen: detectie, sleutelpuntlokalisatie en nabewerking, elk bijdragend aan de nauwkeurige en efficiënte schatting van lichaamsgewrichten in een golfswing voor biomechanische analyse.

–Figuur invoegen–

1. Detectiefase: Real-Time lokalisatie met RTMDet-M

De eerste fase van de top-down benadering omvat het detecteren van de golfer in elk frame van de video. In sportscenario’s, vooral golf, bestaat de scène meestal uit één speler, wat de detectietaak vereenvoudigt in vergelijking met mensenmenigtescènes.

1.1 Modelarchitectuur

RTMDet-M wordt gebruikt als objectdetector in de pipeline. Het maakt gebruik van een convolutional neural network (CNN) backbone, specifiek de CSPNeXt backbone, ontworpen om real-time objectdetectieprestaties te optimaliseren met behoud van een balans tussen snelheid en nauwkeurigheid. Belangrijke aspecten van de architectuur zijn:

Diepwerpige convoluties met grote kernel: Deze worden gebruikt in de backbone- en necklagen, waardoor het receptieve veld wordt vergroot met behoud van lage computationale kosten.

Feature pyramid network (FPN): Een multi-scale feature extractie techniek die de detectie van objecten op verschillende schalen mogelijk maakt, waardoor de golfer kan worden gedetecteerd ongeacht hun afstand tot de camera.

1.2 Dynamische labeltoewijzing

RTMDet-M maakt gebruik van een dynamische labeltoewijzingsstrategie die de detectienauwkeurigheid verbetert door zachte labels aan objecten toe te wijzen op basis van een combinatie van classificatie- en lokalisatieverlies. De labeltoewijzing wordt beheerst door het SimOTA-algoritme, dat dynamisch positieve monsters selecteert op basis van hun waarschijnlijkheid van overeenkomst met het ground truth object. Deze methode garandeert robuuste detectie onder wisselende licht- en omgevingscondities die vaak voorkomen in buitengolfscènes.

1.3 Begrensingsvak Voorspelling

De detector geeft begrenzingsvakken uit die de golfer in elk frame omringen. Deze begrenzingsvakken bieden ruimtelijke beperkingen waarbinnen het poseschattingsmodel zal werken, wat de computationele belasting op de volgende poseschattingsfase verkleint door zich alleen op relevante gebieden van het frame te concentreren. In deze context genereert RTMDet-M begrenzingsvakken in real-time met meer dan 300 FPS op hardware met hoge prestaties, wat garandeert dat het de snelle dynamica van een golfsing kan bijhouden.

1.4 Persoon Non-Maximum Suppression (NMS)

In omgevingen met meerdere personen (hoewel zeldzaam in golfswinganalyse) bevat RTMDet-M een Non-Maximum Suppression (NMS)-algoritme voor pose dat redundante sleutelpuntdetecties elimineert, zodat alleen de meest betrouwbare detecties voor iedereen behouden blijven. Dit is van cruciaal belang in situaties waarin overlappende begrenzingsvakken in drukke scènes of videosequenties kunnen worden gedetecteerd.

1.5 Dataset voor Training en Prestatie

De RTMDet-M wordt getraind op een binaire classificatietaak op persoonlijke instanties in de Object356-dataset.

2. Poseschattingsfase: RTMPose-X Sleutelpuntlokalisatie

Zodra het begrenzingsvak voor de golfer is vastgesteld, omvat de volgende fase het schatten van de precieze locatie van belangrijke lichaamsgewrichten binnen deze regio. RTMPose-X, een model voor poseschatting met hoge prestaties, wordt voor dit doel gebruikt.

2.1 SimCC-Gebaseerde Sleutelpuntlokalisatie

RTMPose-X maakt gebruik van het SimCC-algoritme (Simple Coordinate Classification), dat sleutelpuntlokalisatie als een classificatieprobleem behandelt. In tegenstelling tot traditionele op warmtekaarten gebaseerde methoden, verdeelt SimCC de x- en y-coördinaten van elk sleutelpunt in vakken en classificeert het exact vak waar elk sleutelpunt zich bevindt. Deze benadering vermindert significant de computationele complexiteit en verbetert de afleidingssnelheid, terwijl hoge nauwkeurigheid voor menselijke poseschattingstaken wordt behouden.

2.2 CSPNeXt Backbone

Net als RTMDet-M maakt RTMPose-X ook gebruik van de CSPNeXt backbone, die is afgestemd op dichte voorspellingstaken zoals poseschatting. De CSPNeXt backbone biedt in dit scenario voordelen om de volgende redenen:

Lichte architectuur: De architectuur van het model is ontworpen om het aantal parameters te minimaliseren en de doorvoer te maximaliseren, waardoor het ideaal is voor real-timeapplicaties.

Efficiënte featureextractie: De featureextractielagen van CSPNeXt zijn geoptimaliseerd voor het verwerken van afbeeldingen met hoge resolutie, wat van cruciaal belang is voor het detecteren van kleine details in snelle lichaamsdelen tijdens een golfsing, zoals polsen, ellebogen en knies.

2.3 Sleutelpuntweergave

RTMPose-X geeft sleutelpuntlocaties uit voor alle relevante lichaamsdelen, inclusief:

Gewrichten in het bovenlichaam: schouders, ellebogen, polsen en nek

Gewrichten in het onderlichaam: heupen, knies en enkels

Aanvullende gewrichten: hoofd, wervelkolom en andere sleutelpunten relevant voor swinganalyse

De resolutie van 384x288 voor de invoerbeelden garandeert dat zelfs subtiele bewegingen in de gewrichten nauwkeurig kunnen worden vastgelegd, terwijl ook de mogelijkheid van het systeem om in real-time te werken behouden blijft.

2.4 RTMPose Voorbewerking: Onbevooroordeelde Gegevensverwerking (UDP)

Voordat de bijgesneden afbeelding in het RTMpose-model wordt ingevoerd, wordt een stap Onbevooroordeelde Gegevensverwerking (UDP) uitgevoerd. UDP behandelt kritieke vooroordelen in gegevensverwerking van RTMpose tijdens training en testen, specifiek in coördinaatsysteem- en sleutelpuntformaattransformaties. In conventionele pipelines voor menselijke poseschatting leiden standaardoperaties zoals spiegelen en vergroten/verkleinen vaak tot misalijning van outputs, vooral vanwege pixelgebaseerde transformaties, wat leidt tot precisieverlies en niet-afstemming van gespiegelde afbeeldingen. UDP corrigeert deze door een onbevooroordeelde coördinaatsysteemsformatie tot stand te brengen, waardoor semantische afstemming over verschillende coördinaatruimten behouden blijft tijdens essentiële operaties (bijsnijden, vergroten/verkleinen, roteren, spiegelen). UDP introduceert ook onbevooroordeelde sleutelpuntformaattransformatie door sleutelpunten in warmtekaarten te coderen zonder positionele bias in te voeren, verder verfijnd door een Gauss-distributie-bewust decoderingsproces. Deze benadering van gegevensverwerking verbetert systematisch de modelprestaties, zoals aangetoond in uitgebreide tests op COCO- en CrowdPose-datasets, waar het verbeterde nauwkeurigheid en lagere afleidingslatentie over top-down en bottom-up modellen bereikte [Ref].

3. Nabewerking en Poseverfijning

Zodra de sleutelpunten zijn voorspeld, worden verschillende nabewerkingsstappen toegepast om de poseschatting te verfijnen en stabiliteit over frames te garanderen.

3.1 Posevlakking

Golfswings omvatten snelle bewegingen, die ruis of fluctuaties in de geschatte sleutelpuntposities over frames kunnen introduceren. Om dit te beperken, wordt een One-Euro Filter toegepast om de sleutelpunttrajecten in de tijd glad te strijken, zodat kleine, niet-fysieke fluctuaties in de sleutelpuntvoorspellingen worden geëlimineerd. De One-Euro Filter werkt door de bandbreedte van het filter dynamisch aan te passen op basis van de snelheid van de beweging, wat ideaal is voor scenario’s zoals golfswings, waar de beweging aanzienlijk in snelheid varieert over verschillende fasen (backswing, downswing en vervolgbeweging).

3.2 Frame Skip Mechanisme

Voor verdere optimalisatie wordt een frame skip mechanisme geïmplementeerd, waarbij detectie alleen op keyframes wordt uitgevoerd en poseschatting voor tussenliggende frames wordt geïnterpoleerd. Dit vermindert drastisch de computationele belasting zonder nauwkeurigheid op te offeren in scenario’s met beperkte beweging tussen frames, zoals slow-motion analyse van een golfsing.

4. Temporele Tracking en Sequentieconsistentie

Gezien het feit dat golfswings van nature sequentieel zijn, is het handhaven van temporele consistentie in poseschatting van vitaal belang. RTMPose-X behandelt dit door middel van temporale trackingtechnieken, die garanderen dat de sleutelpuntvoorspellingen consistent zijn over opeenvolgende frames. Dit omvat het volgen van sleutelpuntposities in de tijd en het garanderen dat hun trajecten realistieke bewegingspatronen volgen op basis van biomechanische beperkingen.

4.1 Sleutelpuntsnelheid en Versnellingsanalyse

Naast het volgen van sleutelpuntposities schat RTMPose-X ook de snelheid en versnelling van elk sleutelpunt. Deze informatie is van cruciaal belang voor het analyseren van de dynamica van een golfsing, wat inzicht biedt in belangrijke prestatiemetriek zoals:

Slagsnelheid: Berekend op basis van polssnelheid tijdens de downswing.

Heuprotatie: Geanalyseerd door de rotatieve hoeksnelheid van de heupgewrichten.

Clubbaan en kopsnelheid: Indirect afgeleid uit pols- en elleboogtrajecten.

Deze metrieken kunnen worden vergeleken met professionele benchmarks om feedback over de swingmechanica van een speler te bieden.

5. Afleiding en Real-Time Prestatie

De gehele top-down pipeline is geoptimaliseerd voor real-time prestaties, wat poseschatting van meer dan 90 FPS op moderne GPU’s mogelijk maakt. Het gebruik van zeer efficiënte modelarchitecturen (CSPNeXt) en snelle afleidingstechnieken (SimCC) garandeert dat het systeem video-invoer met hoog frame rate kan verwerken, waardoor het geschikt is voor real-time feedback tijdens trainingssessies.

6. Evaluatie en Validatie

De RTMPose-X en RTMDet-M modellen worden geëvalueerd op standaarddatasets zoals COCO en MPII, met sterke prestaties met een gemiddelde precisie (AP) van 75,8% op de COCO-dataset voor lichaamsleutelpunten. Deze resultaten worden gevalideerd tegen ground-truth annotaties in golfswing-datasets, wat de robuustheid van het model bij het vastleggen van dynamische sportsbewegingen garandeert.

6.1 Prestatiesmetrieken

Gemiddelde Kwadratische Fout (MSE): Gebruikt om de nauwkeurigheid van sleutelpuntvoorspellingen tegen grondwaarheid-aantekeningen te kwantificeren.

Gemiddelde Precisie (AP): Evalueert de algehele prestatie van het poseschattingsmodel.

Frame Verwerkingstijd: Getest om ervoor te zorgen dat het systeem realtimevereisten ondersteunt (<10 ms per frame).

7. Conclusie

De top-down benadering met behulp van RTMPose-X en RTMDet-M biedt een efficiënte en nauwkeurige methode voor realtime poseschatting in sportanalyse, specifiek voor golfswing-analyse. Met robuuste sleutelpuntdetectie, temporale tracking en realtime-inferentie biedt deze methodologie gedetailleerde biomechanische inzichten in golfswing-dynamica, wat helpt bij prestatieverbeteringen en blessurepreventie.

Referenties

[1] RTMpose https://arxiv.org/pdf/2303.07399

[2] CSPNeXt https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0952197624000447

[3] SIMCC https://arxiv.org/abs/2107.03332

[4] RTMdet https://arxiv.org/pdf/2212.07784

[5] CSPDarkNet

[6] Halpe26

[] AI challenge dataset:

[] MS Coco dataset:

[7] Crowdpose dataset: https://arxiv.org/pdf/1812.00324

[] MPII dataset:

[] sub-JHMBD dataset: