带 bat 的姿态检测器串进匹配 pipeline —— 检索效果
端到端:图像 →
YOLO-pose 身体17点
+
best.pt 检测 bat → 框中心作第18关节
→ 归一化 → mirror-invariant k-NN 检索 batting bank。
不用任何动作标签
。左=query(未见过的 vcricket val 帧), 右=「17 纯人体」vs「18 +检测器 bat」各自召回的 Top-3 bank 模板。黄框=两者 Top-3 不同的 query。 点图放大。检测器只给 bat 位置(框中心),不含角度。
实验设置 (Setting)
任务
:单帧姿态
检索
— 评估"加 bat 关节点是否改善匹配",
不用任何动作标签
Pipeline
:YOLO11n-pose(身体17点,冻结) + bat 检测器 best.pt(框中心=第18关节) → hip 归一化 → mirror-invariant masked k-NN
对比
:17 纯人体 vs 18 人体+bat中心(
仅位置,无角度
)
Bank/检索库
:47 张人工复核的 batting 模板(pose_templates, wetransfer/IPL 截图)
Query/测试
:vcricket_lei_v1
val
batting 帧(
训练未见
, 跨源 web/YT)
bat 来源
:训练检测器, 1.4ms/张, 替代 OWLv2+SAM;bat val mAP50=0.744
当前阶段 (Stage)
独立线:
bat-as-keypoint
(与 CricketVision 学习embedding线无关)
✅ 路线(a) 已完成:训练 bat 检测器 (YOLO11n / vcricket_lei_v1, bat mAP50 0.744)
▶ 当前(本页):把检测器
串进匹配 pipeline
看检索效果(position-only / 18-config)
⏳ 路线(b) 下一步:SAM+PCA 伪标签 → 训 handle/tip 2点 head → 补"
角度
"(19-config)
已知:单帧静态 bat
角度
对 stroke 区分有限(本质 temporal);本页只看
位置
对检索的影响