К универсальному пониманию футбольных видео
Футбол, как один из самых популярных видов спорта в мире, привлекает внимание миллионов зрителей и исследователей. В последние годы наблюдается растущий интерес к интеграции искусственного интеллекта (AI) в анализ футбольных видео. В данной статье мы рассмотрим работу, посвященную созданию универсальной многомодальной системы для понимания футбольных видео, которая включает в себя создание нового датасета SoccerReplay-1988 и модели MatchVision.
Сложность футбольных матчей и растущий спрос на улучшенные аналитические инструменты побуждают исследователей разрабатывать новые подходы к анализу футбольных видео. AI-системы могут помочь тренерам выявлять стратегии, которые не всегда очевидны при просмотре матчей. Это также способствует автоматизации генерации контента и обогащению взаимодействия с фанатами через интерактивные и персонализированные материалы.
Цели работы
В данной работе авторы представляют три основных достижения:
- Создание SoccerReplay-1988 — самого большого многомодального датасета для анализа футбольных видео, который включает 1988 полных матчей с детальными аннотациями.
- Разработка MatchVision — первой визуально-языковой модели для футбольного анализа, которая использует пространственно-временную информацию из видео и показывает выдающиеся результаты в различных задачах.
- Проведение экспериментов и абляционных исследований для оценки классификации событий, генерации комментариев и распознавания нарушений.
Связанные работы
Анализ спортивных видео — это развивающаяся область, охватывающая различные исследовательские темы, такие как распознавание действий, генерация комментариев и анализ игроков. Существующие исследования в основном сосредоточены на специализированных моделях, разработанных для выполнения узкоспециализированных задач. Это приводит к фрагментации и недостаточной совместимости моделей. В связи с этим возникает необходимость в унифицированной аналитической платформе, которая могла бы интегрировать различные требования анализа футбольных видео.
Датасет SoccerReplay-1988
Сбор данных
Для создания датасета SoccerReplay-1988 были собраны полные видео матчей из интернета, охватывающие шесть крупных европейских лиг и чемпионатов с 2014 по 2024 годы. Датасет включает 1988 матчей и аннотации, такие как текстовые комментарии с временными метками и типами событий (например, угловые, голы и т.д.). Данные были разделены на обучающую, валидационную и тестовую выборки.
Автоматизированная курация данных
Для обработки данных была разработана автоматизированная курационная система, которая включает три основных этапа:
- Темпоральная синхронизация — для выравнивания временных меток комментариев и видео.
- Суммирование событий — для категоризации событий на основе текстовых комментариев.
- Анонимизация — для замены имен игроков и команд на стандартные маркеры, такие как "[PLAYER]" и "[TEAM]", чтобы обеспечить согласованность аннотаций.
Статистика и обсуждение
Датасет SoccerReplay-1988 включает 3323 часа видео с аннотациями более 150,000 комментариев, что значительно превышает количество аннотаций в существующих датасетах. Это создает прочную основу для разработки моделей, способных к более глубокому пониманию футбольных матчей.
Модель MatchVision
Формулировка задачи
MatchVision предназначена для анализа сегментов футбольных видео и извлечения пространственно-временных признаков. Целью является использование визуального энкодера для обработки видео и генерации выходных данных для различных задач, таких как классификация событий, генерация комментариев и распознавание нарушений.
Архитектура MatchVision
MatchVision состоит из трех основных компонентов:
- Встраивание токенов — каждая рамка видео делится на неперекрывающиеся патчи, которые затем преобразуются в векторные представления.
- Блоки пространственно-временного внимания — используются для интеграции пространственной и временной информации из видео.
- Слой агрегации — объединяет информацию из всех рамок для получения финальных признаков видео.
Предобучение MatchVision
Модель предобучается на основе двух стратегий: супервайзед классификации и контрастивного обучения видео-языка. Это позволяет модели учиться на основе меток событий и текстовых комментариев, что способствует улучшению её производительности на downstream задачах.
Downstream задачи
MatchVision может применяться для решения различных задач, включая:
- Классификация событий — определение типа события на основе визуальных признаков.
- Генерация комментариев — создание текстового комментария на основе визуальной информации.
- Распознавание нарушений — идентификация типов нарушений на основе видео.
Эксперименты и результаты
Подробности реализации
Все видео сегменты обрабатываются с частотой 1 FPS, и каждая рамка изменяется до 224x224 пикселей для подачи в модель. Эксперименты проводятся на нескольких графических процессорах Nvidia H800 с использованием оптимизатора AdamW.
Количественная оценка
MatchVision показывает выдающиеся результаты в задачах классификации событий и генерации комментариев, значительно превосходя существующие модели. Использование SoccerReplay-1988 в качестве обучающего датасета способствует улучшению качества предсказаний.
Абляционные исследования
Проведенные абляционные исследования подтверждают эффективность предложенной модели и датасета. В частности, использование SoccerReplay-1988 приводит к значительным улучшениям по сравнению с моделями, обученными на других датасетах.
Качественные результаты
Качественные результаты показывают, что MatchVision может генерировать более точные и детализированные комментарии, демонстрируя глубокое понимание динамики футбольных матчей.
Заключение
В данной работе был представлен унифицированный многомодальный фреймворк для анализа футбольных видео. Созданный датасет SoccerReplay-1988 и модель MatchVision обеспечивают прочную основу для дальнейших исследований в области понимания спортивных видео. Результаты показывают, что предложенные методы могут значительно улучшить качество анализа и генерации контента, что открывает новые горизонты для спортивной аналитики и взаимодействия с фанатами.