SoccerNet-v2: 방송 축구 영상의 종합적 이해를 위한 데이터셋 및 벤치마크

브로드캐스트 비디오를 이해하는 것은 컴퓨터 비전에서 어려운 과제입니다. 이는 비디오 편집이 제공하는 콘텐츠를 감상하기 위해서 일반적인 추론 능력이 필요하기 때문입니다. 본 연구에서는 축구 이해와 브로드캐스트 제작에 대한 더 많은 연구를 촉진하기 위해, SoccerNet 비디오 데이터셋을 위한 새로운 대규모 수동 주석 코퍼스인 SoccerNet-v2와 함께 개방된 도전 과제들을 제안합니다. 구체적으로, 500개의 미가공 브로드캐스트 축구 비디오 내에서 약 30만 개의 주석을 공개합니다. 우리는 현재의 축구 관련 과제들을 확장하여 행동 탐지, 카메라 샷 분할 및 경계 검출, 그리고 새로운 리플레이 그라운딩 과제를 정의하였습니다. 각각의 과제에 대해, 해당 분야에서 가장 관련성이 높은 연구들의 오픈 소스 적응 구현을 통해 재현 가능한 벤치마크 결과를 제공하고 논의합니다. SoccerNet-v2는 보다 넓은 연구 커뮤니티에 소개되어, 컴퓨터 비전이 일반적인 비디오 이해와 제작 목적을 위한 자동화 솔루션으로 한 발짝 더 다가갈 수 있도록 돕기 위함입니다.