Jun, 2023

利用 Boosted 模型集成方法进行视频中球动作识别：CVPR'23 SoccerNet 挑战赛亚军解决方案

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TL;DR本报告介绍了我们在视频中解决球类动作检测的方案。我们的方法在 CVPR'23 SoccerNet Challenge 中获得了第二名。我们的方法基于 E2E-Spot 模型，通过 Boosted Model Ensembling 选择合适的模型成员并分配适当的权重，从而提高了模型的性能。
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发现论文，激发创造
  • RMS-Net: 足球事件检测的回归和掩蔽

    该论文提出了一种轻量级的、具有模块化特性的网络，用于识别足球比赛中的事件，并且能够同时预测该事件的类别和时间偏移量；在使用标准特征测试时，与当前最新技术相比，该方法的平均精度提高了 3 个百分点，并且与强 2D 骨干网络结合微调后，在测试集上的平均精度提高了超过 10 个百分点。

    Feb, 2021

  • 特征组合与注意力相遇：百度足球嵌入和基于 Transformer 的时间检测

    本文提出了一种基于多阶段范式的方法，通过使用动作认知模型提取高级语义特征和设计转换器来定位目标事件，以检测和确定足球广播视频中事件的发生时间，并在 SoccerNet-v2 Challenge 中获得了最新的表现，在动作识别和重播地面任务上均表现出最先进的性能。

    Jun, 2021

  • 使用密集检测锚点的动作定位再次审视：参加 SoccerNet Challenge 2022

    通过增加时间精度、结合不同输入特征类型以及改进前后处理步骤，使用基于密集检测锚点的行动识别方法，该论文在评估标准 Tight average-mAP 上取得第一名并成为 SoccerNet 测试集上的最新技术。

    Jun, 2022

  • SoccerNet: 一个用于足球视频动作定位的可扩展数据集

    该研究介绍了 SoccerNet，这是一个针对足球视频中动作定位的基准数据集，涵盖 2014 年至 2017 年三个赛季的六个欧洲主要联赛中的 500 场比赛，其中自动分析了 6,637 个事件的时间注释。作者们利用了通用动作识别和检测的最新进展，提供了针对足球事件检测的强大基线。

    Apr, 2018

  • 一种基于图形的足球动作检测方法，利用无监督球员分类技术

    本文主要介绍了一种基于图的方法，通过将球员、裁判和守门员表示为图中的节点，并将它们的时序交互建模为一系列图形，提高了足球视频中行动定位的准确性，对于该方法的测试结果，对于球员分类任务达到了 97.72% 的准确率，在结合音频和视频多模态信息后行动定位任务的平均 - mAP 表现达到了 57.83%，在与其他基于计算的方法相比表现卓越且可竞争性强。

    Nov, 2022

  • 全球与本地场景实体建模以实现精确的动作检测

    我们提出了一种新的方法，通过自适应注意机制来分析和建模场景实体，以解决在体育视频中探测行为的复杂挑战，并取得了出色的性能改进。

    Apr, 2024

  • 使用密集检测锚点在足球视频中精确检测动作

    通过使用一组密集的检测锚点，预测每个锚点的检测置信度和相应的精细时间位移量，我们提出了一种视频中时间精准行动检测的模型，并尝试了两种主干架构，一维版的 u-net 和 Transformer 编码器 (TE), 并采用锐度感知最小化 (SAM) 和混合数据增强方法进行模型训练，取得了 SoccerNet-v2 数据集上的最新最佳性能，同时证明了预测时间位移量，不同主干架构的权衡，采用 SAM 和 mixup 进行训练的好处等相关实验结果。

    May, 2022

  • SoccerNet-v2 中的相机校准和球员定位，以及它们在动作检测中的表示研究

    该研究聚焦于足球广播视频的摄像头校准和现有科学社区的限制，并通过深度学习技术和大规模数据集的发布来提高现有体育动作捕捉算法的性能。

    Apr, 2021

  • SoccerNet 2023 追踪挑战 - 第三名 MOT4MOT 团队技术报告

    本文介绍了我们对 SoccerNet 2023 跟踪挑战的解决方案，分别处理球员追踪和球的追踪任务。我们使用了最先进的在线多目标追踪器和现代目标检测器进行球员追踪。为了克服在线方法的局限性，我们引入插值和无外观的轨迹合并进行后处理。此外，我们还使用基于外观的轨迹合并技术处理远离图像边界的轨迹的终止和创建。球的追踪被形式化为单个目标检测，借助经过微调的 YOLOv8l 检测器和专有的过滤器来提高检测精度。我们的方法在 SoccerNet 2023 跟踪挑战中获得了第三名，HOTA 得分为 66.27。

    Aug, 2023

  • 关于足球比赛视频中动作检测主动学习的研究

    本文提出了一种主动学习框架，通过选择最具信息量的视频样本加速模型训练和优化算法，实现在减少注释工作量的同时提高在足球视频中的行为检测精度，适用于通过降低注释时间，提高数据效率来加速注释运动领域数据集的应用。

    Apr, 2023