論文の概要: Improved Soccer Action Spotting using both Audio and Video Streams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04258v1
• Date: Mon, 9 Nov 2020 09:12:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 01:17:05.704792
• Title: Improved Soccer Action Spotting using both Audio and Video Streams
• Title（参考訳）: オーディオとビデオの両方を用いたサッカーのアクションスポッティングの改善
• Authors: Bastien Vanderplaetse, St\'ephane Dupont
• Abstract要約: 本稿では,ディープニューラルネットワークアーキテクチャの様々な段階における音声と映像の情報の組み合わせについて検討する。 我々は、Big Five European Leaguesの500のサッカーゲームビデオの注釈付きイベントを含む、 SoccerNetベンチマークデータセットを使用した。 平均的平均精度(mAP)は,行動分類タスクが7.43%,行動スポッティングタスクが4.19%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4376560669160394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a study on multi-modal (audio and video) action spotting and classification in soccer videos. Action spotting and classification are the tasks that consist in finding the temporal anchors of events in a video and determine which event they are. This is an important application of general activity understanding. Here, we propose an experimental study on combining audio and video information at different stages of deep neural network architectures. We used the SoccerNet benchmark dataset, which contains annotated events for 500 soccer game videos from the Big Five European leagues. Through this work, we evaluated several ways to integrate audio stream into video-only-based architectures. We observed an average absolute improvement of the mean Average Precision (mAP) metric of $7.43\%$ for the action classification task and of $4.19\%$ for the action spotting task.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,サッカービデオにおけるマルチモーダル・アクションスポッティングと分類について検討する。 アクションスポッティングと分類は、ビデオ内のイベントの時間的アンカーを見つけ、それらがどのイベントであるかを判断するタスクである。 これは一般的な活動理解の重要な応用である。 本稿では,ディープニューラルネットワークアーキテクチャの異なる段階における音声情報と映像情報の組み合わせに関する実験的検討を行う。 我々は、Big Five European Leaguesの500のサッカーゲームビデオの注釈付きイベントを含む、 SoccerNetベンチマークデータセットを使用した。 本研究では,ビデオのみに基づくアーキテクチャにオーディオストリームを統合するいくつかの方法を評価する。 平均平均精度(map)測定値の平均絶対値が、アクション分類タスクで7.43\%$、アクションスポッティングタスクで4.19\%$であるのを観察した。

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