SoccerNet: مجموعة بيانات قابلة للتوسع لاكتشاف الأحداث في مقاطع الفيديو الخاصة بكرة القدم

في هذا البحث، نقدم SoccerNet، وهو معيار للكشف عن الأحداث في مقاطع الفيديو الخاصة بكرة القدم. يتكون المجموعة من بيانات 500 مباراة كاملة من الست دوريات الأوروبية الرئيسية، تغطي ثلاثة مواسم من عام 2014 إلى عام 2017 بإجمالي مدة قدرها 764 ساعة. تم فرز 6,637 شاخص زمني تلقائيًا من تقارير المباريات عبر الإنترنت بدقة دقيقة واحدة لثلاث فئات رئيسية من الأحداث (الهدف، البطاقة الصفراء/الحمراء، والتبديل). وبالتالي، يمكن توسيع نطاق هذه المجموعة البيانات بسهولة. تم تحسين هذه الشواخص يدويًا إلى دقة ثانية واحدة عن طريق ربطها بESTAMP زمني واحد وفقًا للقواعد المحددة جيدًا في كرة القدم. مع معدل حدوث حدث كل 6.9 دقائق، تركز هذه المجموعة البيانات على مشكلة تحديد أحداث نادرة جدًا داخل مقاطع فيديو طويلة. نحدد مهمة الكشف كإيجاد نقاط ربط أحداث كرة القدم في الفيديو. باستخدام التطورات الحديثة في مجال التعرف على الأنشطة العامة وكشفها في الفيديو، نوفر خطوط أساس قوية لكشف أحداث كرة القدم. نظهر أن أفضل نموذج لدينا لتقييم القطع الزمنية التي مدتها دقيقة واحدة يصل إلى متوسط الدقة الوسطى (mAP) بنسبة 67.8%. بالنسبة لمهمة الكشف، يصل خط الأساس لدينا إلى متوسط mAP بنسبة 49.7% لتسامح $\delta$ يتراوح بين 5 و60 ثانية. يمكن الوصول إلى مجموعة بياناتنا والنماذج المستخدمة عبر الرابط https://silviogiancola.github.io/SoccerNet.