論文の概要: Feature Combination Meets Attention: Baidu Soccer Embeddings and Transformer based Temporal Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14447v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 08:00:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 21:54:13.962785
• Title: Feature Combination Meets Attention: Baidu Soccer Embeddings and Transformer based Temporal Detection
• Title（参考訳）: 特徴の組み合わせが注目される - baidu soccer embeddedsとtransformer based temporal detection
• Authors: Xin Zhou, Le Kang, Zhiyu Cheng, Bo He, Jingyu Xin
• Abstract要約: 本稿では,サッカー中継ビデオにおけるイベントの発生状況と発生状況を検出するための2段階のパラダイムを提案する。 具体的には,サッカーデータ上に複数のアクション認識モデルを微調整し,ハイレベルなセマンティックな特徴を抽出する。 このアプローチは、サッカーネットv2チャレンジにおける2つのタスク、すなわちアクションスポッティングとリプレイグラウンドにおいて、最先端のパフォーマンスを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7709686875144337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With rapidly evolving internet technologies and emerging tools, sports related videos generated online are increasing at an unprecedentedly fast pace. To automate sports video editing/highlight generation process, a key task is to precisely recognize and locate the events in the long untrimmed videos. In this tech report, we present a two-stage paradigm to detect what and when events happen in soccer broadcast videos. Specifically, we fine-tune multiple action recognition models on soccer data to extract high-level semantic features, and design a transformer based temporal detection module to locate the target events. This approach achieved the state-of-the-art performance in both two tasks, i.e., action spotting and replay grounding, in the SoccerNet-v2 Challenge, under CVPR 2021 ActivityNet workshop. Our soccer embedding features are released at https://github.com/baidu-research/vidpress-sports. By sharing these features with the broader community, we hope to accelerate the research into soccer video understanding.
• Abstract（参考訳）: 急速に進化するインターネット技術と新興ツールによって、オンラインで生成されたスポーツ関連ビデオは前例のないペースで増えている。 スポーツ映像編集/ハイライト生成プロセスを自動化するために、キータスクは、長い未撮影映像のイベントを正確に認識し、特定することである。 本報告では,サッカー中継映像におけるイベントの発生状況と発生時期を検出する2段階のパラダイムを提案する。 具体的には,サッカーデータ上に複数の行動認識モデルを微調整し,高レベルの意味的特徴を抽出し,目標イベントを特定するための変圧器に基づく時間検出モジュールを設計する。 このアプローチは,CVPR 2021 ActivityNetワークショップにおいて,アクションスポッティングとリプレイグラウンドングという2つのタスクで最先端のパフォーマンスを達成した。 サッカー埋め込み機能はhttps://github.com/baidu-research/vidpress-sportsでリリースしています。 これらの機能をより広いコミュニティと共有することで、サッカービデオ理解の研究を加速したいと思っています。

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