要約
SoccerNet 2023 チャレンジは、SoccerNet チームが企画した 3 回目の年次ビデオ理解チャレンジでした。
この第 3 版では、課題は 3 つの主要テーマに分割された 7 つのビジョンベースのタスクで構成されています。
最初のテーマであるブロードキャストビデオの理解は、ビデオブロードキャスト内で発生するイベントの記述に関連する 3 つの高レベルのタスクで構成されます: (1) アクションスポッティング、サッカーにおけるグローバルアクションに関連するすべてのタイムスタンプの取得に焦点を当てる、(2) ボールアクションスポッティング
、サッカーボールの状態変化に関連するすべてのタイムスタンプの取得に焦点を当て、(3) 自然言語とアンカーされたタイムスタンプを使用して放送を記述することに焦点を当てた高密度ビデオキャプション。
2 番目のテーマであるフィールドの理解は、(4) カメラのキャリブレーションという 1 つのタスクに関連しており、画像からのカメラの固有パラメータと外部パラメータの取得に焦点を当てています。
3 番目で最後のテーマであるプレーヤーの理解は、プレーヤーに関する情報の抽出に関連する 3 つの低レベルのタスクで構成されます: (5) 再識別、複数のビューにわたる同じプレーヤーの取得に重点を置く、(6) 複数のオブジェクトの追跡、焦点の集中
(7) トラックレットからの選手の背番号の認識に焦点を当てた背番号認識。
SoccerNet チャレンジの前のバージョンと比較して、タスク (2-3-7) は新しい注釈とデータを含む斬新なもので、タスク (4) はより多くのデータと注釈で強化され、タスク (6) はエンドツーに焦点を当てています。
-終わりが近づいています。
タスク、チャレンジ、リーダーボードの詳細については、https://www.soccer-net.org をご覧ください。
ベースラインと開発キットは https://github.com/SoccerNet にあります。
要約(オリジナル)
The SoccerNet 2023 challenges were the third annual video understanding challenges organized by the SoccerNet team. For this third edition, the challenges were composed of seven vision-based tasks split into three main themes. The first theme, broadcast video understanding, is composed of three high-level tasks related to describing events occurring in the video broadcasts: (1) action spotting, focusing on retrieving all timestamps related to global actions in soccer, (2) ball action spotting, focusing on retrieving all timestamps related to the soccer ball change of state, and (3) dense video captioning, focusing on describing the broadcast with natural language and anchored timestamps. The second theme, field understanding, relates to the single task of (4) camera calibration, focusing on retrieving the intrinsic and extrinsic camera parameters from images. The third and last theme, player understanding, is composed of three low-level tasks related to extracting information about the players: (5) re-identification, focusing on retrieving the same players across multiple views, (6) multiple object tracking, focusing on tracking players and the ball through unedited video streams, and (7) jersey number recognition, focusing on recognizing the jersey number of players from tracklets. Compared to the previous editions of the SoccerNet challenges, tasks (2-3-7) are novel, including new annotations and data, task (4) was enhanced with more data and annotations, and task (6) now focuses on end-to-end approaches. More information on the tasks, challenges, and leaderboards are available on https://www.soccer-net.org. Baselines and development kits can be found on https://github.com/SoccerNet.
arxiv情報
| 著者 | Anthony Cioppa,Silvio Giancola,Vladimir Somers,Floriane Magera,Xin Zhou,Hassan Mkhallati,Adrien Deliège,Jan Held,Carlos Hinojosa,Amir M. Mansourian,Pierre Miralles,Olivier Barnich,Christophe De Vleeschouwer,Alexandre Alahi,Bernard Ghanem,Marc Van Droogenbroeck,Abdullah Kamal,Adrien Maglo,Albert Clapés,Amr Abdelaziz,Artur Xarles,Astrid Orcesi,Atom Scott,Bin Liu,Byoungkwon Lim,Chen Chen,Fabian Deuser,Feng Yan,Fufu Yu,Gal Shitrit,Guanshuo Wang,Gyusik Choi,Hankyul Kim,Hao Guo,Hasby Fahrudin,Hidenari Koguchi,Håkan Ardö,Ibrahim Salah,Ido Yerushalmy,Iftikar Muhammad,Ikuma Uchida,Ishay Be’ery,Jaonary Rabarisoa,Jeongae Lee,Jiajun Fu,Jianqin Yin,Jinghang Xu,Jongho Nang,Julien Denize,Junjie Li,Junpei Zhang,Juntae Kim,Kamil Synowiec,Kenji Kobayashi,Kexin Zhang,Konrad Habel,Kota Nakajima,Licheng Jiao,Lin Ma,Lizhi Wang,Luping Wang,Menglong Li,Mengying Zhou,Mohamed Nasr,Mohamed Abdelwahed,Mykola Liashuha,Nikolay Falaleev,Norbert Oswald,Qiong Jia,Quoc-Cuong Pham,Ran Song,Romain Hérault,Rui Peng,Ruilong Chen,Ruixuan Liu,Ruslan Baikulov,Ryuto Fukushima,Sergio Escalera,Seungcheon Lee,Shimin Chen,Shouhong Ding,Taiga Someya,Thomas B. Moeslund,Tianjiao Li,Wei Shen,Wei Zhang,Wei Li,Wei Dai,Weixin Luo,Wending Zhao,Wenjie Zhang,Xinquan Yang,Yanbiao Ma,Yeeun Joo,Yingsen Zeng,Yiyang Gan,Yongqiang Zhu,Yujie Zhong,Zheng Ruan,Zhiheng Li,Zhijian Huang,Ziyu Meng |
| 発行日 | 2023-09-12 07:03:30+00:00 |
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