Dense Detection Anchors를 활용한 Action Spotting 재검토: SoccerNet 챌린지 2022 제출서

이 간략한 기술 보고서는 2022년 SoccerNet 챌린지의 액션 스포팅 부문에 제출된 결과를 설명합니다. 이 챌린지는 CVPR 2022 ActivityNet 워크숍의 일부였습니다. 우리의 제출은 시간적 정밀도를 향상시키기 위해 최근 제안된 방법을 기반으로 하며, 이 방법은 검출 앵커의 밀집 샘플링 집합을 통해 수행됩니다. 시간적 정밀도에 중점을 둔 덕분에, 이 접근 방식은 타이트한 평균 mAP(tight average-mAP) 지표에서 상당한 개선을 보여주었습니다. 타이트한 평균 mAP는 작은 시간적 오차에 더 민감하도록 작은 시간적 평가 용인 범위를 사용하여 정의되며, 이 챌린지의 평가 기준으로 사용되었습니다. 결과를 더욱 개선하기 위해, 우리는 사전 및 사후 처리 단계에서 소규모 변경을 도입하였으며, 또한 후기 융합(late fusion)을 통해 다양한 입력 특성 유형을 결합하였습니다. 이러한 변경은 우리에게 챌린지에서 1등을 차지하는 데 도움을 주었으며, 데이터셋의 표준 실험 프로토콜을 사용할 때 SoccerNet 테스트 세트에서 새로운 최신 수준(state-of-the-art) 성능을 달성하는 데도 이바지하였습니다. 본 보고서에서는 밀집 검출 앵커를 기반으로 하는 액션 스포팅 방법론을 간략히 검토하고, 챌린지를 위해 도입된 수정 사항에 초점을 맞춥니다. 또한 사용한 실험 프로토콜과 학습 절차를 설명하며, 마지막으로 결과를 제시합니다.