放送ビデオの理解は、コンピュータビジョンにおいて難易度の高い課題であり、ビデオ編集によって提供されるコンテンツを評価するためには一般的な推論能力が必要です。本研究では、サッカー理解と放送制作に関するより多くの研究を促進するために、SoccerNetビデオデータセット向けの新しい大規模手動アノテーションコーパスであるSoccerNet-v2を提案し、オープンチャレンジも提供します。具体的には、SoccerNetの500本の未編集放送サッカー映像に対して約30万件のアノテーションを公開します。我々は現在のサッカー関連タスクを拡張し、アクションスポットティング、カメラショットセグメンテーション（境界検出を含む）、そして新たなリプレイグラウンディングタスクを定義しました。各タスクに対して、当該分野で最も関連性のある作品に基づくオープンソースで適応された実装を使用して再現可能なベンチマーク結果を提供し、議論しています。SoccerNet-v2は、広範な研究コミュニティに提示され、コンピュータビジョンがより一般的なビデオ理解や制作目的における自動化ソリューションに近づくことを支援することを目指しています。