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体育视频中运动对象的分割与跟踪的任务书
任务名称：体育视频中运动对象的分割与跟踪
任务描述：
体育比赛视频中常常有多个运动对象同时出现，需要对每个运动对象进行分割与跟踪。本任务要求使用计算机视觉技术，对体育视频中的运动对象进行自动分割和跟踪，以便于后续的分析和处理。
任务要求：
1.数据集：使用公开的体育比赛视频数据集，如PASCALVOC、MSCOCO等。
2.运动目标的分割：对运动目标进行图像分割，得到运动目标的掩码。
3.运动目标的跟踪：通过分析运动目标在连续视频帧中的位置和形态变化，实现对运动目标的跟踪。
4.算法效果评估：使用常见的性能指标，如精度和召回率等，对算法进行效果评估。
5.报告撰写：完成本任务后，需要撰写课程作业报告，详细描述任务的背景、任务的执行过程、结果分析和展望等内容。
任务实现：
1.实现运动目标的图像分割算法，如基于传统方法的分割算法、基于深度学习的分割算法等。
2.实现运动目标的跟踪算法，如基于卡尔曼滤波的跟踪算法、基于深度学习的跟踪算法等。
3.实现算法效果评估方法，并使用数据集进行验证和分析。
4.撰写项目报告，详细描述任务的执行过程、实验结果及分析、优化建议等内容。
参考文献：
1.Long,J.,Shelhamer,E.,&Darrell,T.(2015).Fullyconvolutionalnetworksforsemanticsegmentation.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.3431-3440).
2.Redmon,J.,Divvala,S.,Girshick,R.,&Farhadi,A.(2016).Youonlylookonce:Unified,real-timeobjectdetection.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.779-788).
3.Beymer,D.,&McLauchlan,P.F.(2001).Areal-timecomputervisionsystemformeasuringtrafficparameters.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2(4),224-235.