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俄罗斯世界杯正在如火如荼地进行中，因而，这意味着即使有关机器学习的文章，也有必要从足球的视点进行剖析。今日这篇以足球为主题的文章触及一套全新的体系，它可以拍照足球竞赛的 2D 视频，然后以 3D 方式重建，这样，你就可以在桌子上赏识竞赛视频（假定你家有某种增强实际设备——当然，不出意外的话，你必定没有这种设备）。尽管它还远未到达让人感同身受的感觉，但作用或许好过在电视前看足球竞赛。
“
Soccer On Your Tabletop
”体系会输入足球竞赛视频，然后仔细观看，追寻每一位球员和他们的动作。球员的图画会被映射到“提取自足球视频竞赛”的 3D 模型上，然后叠加到有关整个球场的 3D 重建图画上。基本上，这套体系的传神程度超过了《FIFA 18》，并且会发生某种微型混协作用。
考虑到源数据是低分辨率和动态的 2D 图画，因而，可靠地重建每一位球员传神且准确的 3D 姿态，肯定是一项令人赞叹不已的效果。
当然，这套体系现在还远未到达完美。有人乃至或许会说它没什么用途。人物的姿态会被计算出来，因而球员们会来回跳动，但球并不是无所不在，所以看起来就好像是球员在球场上跳舞。
但整个构思依然十分好，假设处理了射门捕捉问题，那么仍是有完成或许的。假设这套体系可以根据多个视点消化整场竞赛（它可以直接从网络中获取视频片段资源），你就可以在实在竞赛完毕后几分钟内以 3D 方式回放竞赛进程。
不仅如此，可以聚在球场中心方位周围并从多个视点观看竞赛，莫非不是很帅的体会吗？我始终认为，在电视上观看体育赛事的最糟糕之处在于，每个人只能坐在沙发上，盯着一个方向看，并且看到的也是彻底相同的东西。让观众坐在球场四周，选好自己支撑的一方，然后从不同视点观看并剖析战术，无疑是十分美妙的体会。
咱们现在所需求的便是让某个人创造一套完美且价格低廉的全息显现体系，能从各个视点作业，一起用户从中分配。
这项研讨是 Facebook、谷歌和华盛顿大学之间协作的效果，现在正在犹他州盐湖城举办的
计算机视觉和模式识别（CVPR）大会
上露脸。