需按阶段分别进入 Stage I/II/III 子目录查看各自 README 才能运行；模型权重需从仓库链接或 Roboflow 单独下载；作者自述 Web 应用未能部署，游戏统计功能未按计划完成
VolleyVision
shukkkurAGPL-3.0长期未更新用深度学习处理排球比赛视频数据，做球员与球的检测跟踪、球场识别和动作事件分析，适合体育视频分析场景。
Applying Deep Learning Approaches to Volleyball Data
暂无版本334star59fork同步于 2026-11-07 07:32 UTC
README 未给出统一安装命令，各阶段运行方式见 Stage I/II/III 子目录的 README 硬件要求按 README 说明
README 未说明显存或 GPU 型号要求；yoloV7-tiny 与 YOLOv8m 支持实时推理，RoboFlow 模型精度更高但推理更慢。
用深度学习做排球视频分析的开源项目，覆盖球、球员、球场检测与动作识别
用深度学习处理排球比赛视频数据，做球员与球的检测跟踪、球场识别和动作事件分析，适合体育视频分析场景。
核心能力
- 用 YOLOv7-tiny 与 RoboFlow 模型检测并跟踪排球
- 用 YOLOv8m 识别 14k 图像训练的排球动作
- 用 YOLOv8m 检测球员，mAP50 达 97.2%
- 用语义分割加轮廓拟合提取球场区域
- 公开排球、动作、球员等多个 Roboflow 数据集
容易踩的坑
内容由模型根据 README 生成，可能不完整或不准确，以官方文档为准。看原文 README
暂无 release 数据（可能没有发版，或尚未同步）。
用户点评
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| Volleyball | Detection |
|---|---|
| Action Recognition | Event Detection |
| Player Detection | Court Detection |
| mAP(50) | precision | recall | |
|---|---|---|---|
| yoloV7-tiny | 74.1% | 86.4% | 65.8% |
| RoboFlow | 92.3% | 94.7% | 86.1% |
RoboFlow model is more accurate and works better on official matches, rather than yolov7 model. However, it requires longer time for inference. YoloV7-tiny is capable of real-time inference, even though it is less accurate than RoboFlow model, it is still a good and fast choice for larger volleyballs.
| mAP50(B) | precision | recall | |
|---|---|---|---|
| yolov8m | 92.31% | 92.38% | 89.4% |
| RoboFlow | 83.7% | 78.5% | 82.3% |
| mAP50(B) | precision | recall | |
|---|---|---|---|
| yolov8m | 97.2% | 94.2% | 94% |
| RoboFlow | 97.2% | 96.7% | 91.7% |
| mIoU | |
|---|---|
| RoboFlow | 97.2% |
| Volleyball | Actions | Players | Spatiotemporal Activity |
|---|---|---|---|
datasets
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Hugging Face 官方数据集库，汇集海量即用型 AI 数据集，并提供高效的数据加载与处理工具，省去自己找数据、写加载代码的麻烦。
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22123+63.6k5.1.02026-11-10 16:51 UTC
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15107+141.5k1.7.32026-05-01 15:03 UTC
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103011.6kv1.32026-11-07 14:51 UTC