I den här tidningen introducerar vi SoccerNet, ett riktmärke för action spotting i fotboll videor. Datasetet består av 500 kompletta fotbollsmatcher från sex stora europeiska ligor, som omfattar tre säsonger från 2014 till 2017 och en total varaktighet på 764 timmar. Totalt 6 637 temporal annoteringar tolkas automatiskt från online matchrapporter med en minuts upplösning för tre huvudklasser av händelser (mål, gult/rött kort, och Substitution). Som sådan är datasetet enkelt skalbart. Dessa kommentarer förfinas manuellt till en en sekunds upplösning genom att förankra dem vid en enda tidsstämpel enligt väldefinierade fotbollsregler. Med ett genomsnitt av en händelse varje 6,9 minuter, fokuserar denna datauppsättning på problemet med att lokalisera mycket glesa händelser inom långa videor. Vi definierar uppgiften att upptäcka som att hitta ankare av fotbollsevenemang i en video. Med hjälp av den senaste utvecklingen inom området för generisk igenkänning och upptäckt i video ger vi starka baslinjer för att upptäcka fotbollsevenemang. Vi visar att vår bästa modell för att klassificera tidssegment av längd en minut når en genomsnittlig genomsnittlig precision (mAP) på 67,8%. För observationsuppgiften når vårt basvärde ett medelvärde på 49,7% för toleranser på 5 till 60 sekunder. Våra datauppsättningar och modeller finns på https://silviogiancola.github.io/SoccerNet.
I vårt arbete använder vi SoccerNet REF för att bedöma resultatet av vår sammanhangsmedvetna förlust för action spotting i fotboll videor.
SoccerNet: A Scalable Dataset for Action Spotting in Soccer Videos
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}