Yapay Zeka ile Sporcu Analizi
Tenis videosu (telefon veya TV) → iki oyuncunun zaman içindeki görüntüleri (Oyuncu 1 / Oyuncu 2, yakın veya uzak uç), tam iskelet yapıları, top ve vuruşları. Sadece piyasada bulunan modeller (RF-DETR, WASB, RTMW, TennisCourtDetector, F3ED) ve kortu işaretlemek için Opus kullanılarak oluşturulmuştur. Çalışma şekli, maliyetler ve durum:
docs/PIPELINE.md .
İskelet testi (İskelet Tenisi, https://offpolicyinc.com/work/skeleton-tennis/ ) bu işlem hattından oluşturulmuştur; dosyalarının nerede olduğu ve nasıl oluşturulduğu: docs/QUIZ.md .
Tek bir video, adım adım (GPU’lar ve maliyetlerle birlikte atp_hardcourt’un tamamı: docs/ATP_PIPELINE.md ):
package step runs on writes (projects/<project>/<video>/)
─────── ──── ─────── ────────────────────────────────────
YouTube ─► ingest download, slice laptop source.mp4 (whole upload: raw//)
gpu 0 cut: live play only Modal T4 kept.mp4, kept.json
gpu 2 models Modal L40S raw.npz, strokes/
scene 3 players at each end laptop players.json
scene 4 names laptop, Opus names.json
pages overlay renders laptop render.mp4, render_plain.mp4
gpu 2b 50/60 fps skeletons Modal L40S fine.npz
measure 5 shots, strokes, moves laptop /shots.json, technique/, movement/
measure 6 compare players laptop /profiles/
pages 7 player pages laptop /review/
batch.py runs every video of a project through steps 0-4 and 2b, each step as soon as its input exists.