要約
SoccerNet 2023 追跡チャレンジでは、サッカー選手とボールの検出と追跡が必要です。
この研究では、これらのタスクに個別に取り組むためのアプローチを紹介します。
プレイヤーの追跡には、最先端のオンライン マルチオブジェクト トラッカーと最新のオブジェクト検出器を採用しています。
オンライン アプローチの制限を克服するために、補間とアピアランスフリーのトラック マージを使用した後処理ステージを組み込みます。
さらに、外観ベースのトラック結合技術を使用して、画像の境界から遠く離れたトラックの終了と作成を処理します。
ボール トラッキングは単一の物体検出として定式化され、独自のフィルタリングを備えた微調整された YOLOv8l 検出器により検出精度が向上します。
私たちのメソッドは、SoccerNet 2023 トラッキング チャレンジで 66.27 の HOTA スコアで 3 位を達成しました。
要約(オリジナル)
The SoccerNet 2023 tracking challenge requires the detection and tracking of soccer players and the ball. In this work, we present our approach to tackle these tasks separately. We employ a state-of-the-art online multi-object tracker and a contemporary object detector for player tracking. To overcome the limitations of our online approach, we incorporate a post-processing stage using interpolation and appearance-free track merging. Additionally, an appearance-based track merging technique is used to handle the termination and creation of tracks far from the image boundaries. Ball tracking is formulated as single object detection, and a fine-tuned YOLOv8l detector with proprietary filtering improves the detection precision. Our method achieves 3rd place on the SoccerNet 2023 tracking challenge with a HOTA score of 66.27.
arxiv情報
著者 | Gal Shitrit,Ishay Be’ery,Ido Yerhushalmy |
発行日 | 2023-08-31 11:51:16+00:00 |
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