核心概念
단일 카메라 영상에서 선수의 위치와 정보(역할, 팀, 유니폼 번호)를 추출하여 경기 상황을 2D 미니맵으로 복원하는 새로운 컴퓨터 비전 과제를 제안한다.
摘要
이 논문은 축구 경기 상황 복원(Game State Reconstruction, GSR)이라는 새로운 컴퓨터 비전 과제를 소개한다. GSR은 단일 카메라 영상에서 선수의 위치와 정보(역할, 팀, 유니폼 번호)를 추출하여 2D 미니맵으로 경기 상황을 복원하는 것을 목표로 한다.
논문에서는 다음과 같은 내용을 다룬다:
- SoccerNet-GSR 데이터셋 소개: 200개의 30초 축구 영상 클립으로 구성되며, 선수 위치와 정보에 대한 상세한 주석이 제공된다.
- GS-HOTA라는 새로운 평가 지표 제안: 선수 위치와 정보 예측의 정확도를 종합적으로 평가한다.
- GSR-Baseline이라는 end-to-end 파이프라인 제안: 선수 탐지, 추적, 식별, 필드 및 카메라 보정 등의 모듈로 구성된다.
실험 결과 GSR은 기존 연구 과제에 비해 복잡한 과제임을 보여준다. 특히 선수 유니폼 번호 인식, 필드 위치 추정, 팀 소속 분류 등의 모듈이 성능 향상의 핵심 과제로 나타났다. 이 연구는 향후 GSR 관련 연구의 기반을 마련할 것으로 기대된다.
統計資料
축구 경기 영상 200개, 총 9.37백만 개의 필드 라인 포인트 주석
2.36백만 개의 선수 위치 및 정보(역할, 팀, 유니폼 번호) 주석
引述
"단일 카메라 영상에서 선수의 위치와 정보(역할, 팀, 유니폼 번호)를 추출하여 2D 미니맵으로 경기 상황을 복원하는 것을 목표로 한다."
"SoccerNet-GSR 데이터셋은 200개의 30초 축구 영상 클립으로 구성되며, 선수 위치와 정보에 대한 상세한 주석이 제공된다."
"GS-HOTA는 선수 위치와 정보 예측의 정확도를 종합적으로 평가하는 새로운 지표이다."