本論文では、長距離撮影映像におけるボール検出に特化した深層ネットワークベースの物体検出器について述べています。この手法は完全畳み込み設計を採用しているため、任意のサイズの画像に対して動作し、検出されたボールの位置を符号化する\emph{ボール信頼度マップ}（ball confidence map）を生成します。ネットワークはハイパーカラム概念を利用しており、深層畳み込みネットワークの異なる階層レベルからの特徴マップが結合され、畳み込み分類層に共同で入力されます。これにより、対象物周辺のより広い視覚的なコンテキストが考慮されるため、検出精度が向上します。本手法は公開されているISSIA-CNRサッカーデータセットでのテストにおいて最先端の結果を達成しています。