論文の概要: Improving Object Detection Quality in Football Through Super-Resolution Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00163v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 20:37:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-02 17:40:13.534171
• Title: Improving Object Detection Quality in Football Through Super-Resolution Techniques
• Title（参考訳）: 超解像法によるサッカーの物体検出品質向上
• Authors: Karolina Seweryn, Gabriel Ch\k{e}\'c, Szymon {\L}ukasik, Anna Wr\'oblewska
• Abstract要約: 超解像による高度な画像処理が物体検出アルゴリズムの精度と信頼性に与える影響について検討する。 その結果,超解像前処理による物体検出精度は著しく向上した。 本研究は,サッカー分析と放送における超解像技術の統合の実践的メリットと限界を実証し,スポーツ技術の発展に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6827423171182154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study explores the potential of super-resolution techniques in enhancing object detection accuracy in football. Given the sport's fast-paced nature and the critical importance of precise object (e.g. ball, player) tracking for both analysis and broadcasting, super-resolution could offer significant improvements. We investigate how advanced image processing through super-resolution impacts the accuracy and reliability of object detection algorithms in processing football match footage. Our methodology involved applying state-of-the-art super-resolution techniques to a diverse set of football match videos from SoccerNet, followed by object detection using Faster R-CNN. The performance of these algorithms, both with and without super-resolution enhancement, was rigorously evaluated in terms of detection accuracy. The results indicate a marked improvement in object detection accuracy when super-resolution preprocessing is applied. The improvement of object detection through the integration of super-resolution techniques yields significant benefits, especially for low-resolution scenarios, with a notable 12\% increase in mean Average Precision (mAP) at an IoU (Intersection over Union) range of 0.50:0.95 for 320x240 size images when increasing the resolution fourfold using RLFN. As the dimensions increase, the magnitude of improvement becomes more subdued; however, a discernible improvement in the quality of detection is consistently evident. Additionally, we discuss the implications of these findings for real-time sports analytics, player tracking, and the overall viewing experience. The study contributes to the growing field of sports technology by demonstrating the practical benefits and limitations of integrating super-resolution techniques in football analytics and broadcasting.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,サッカーにおける物体検出精度向上のための超解像技術の可能性を検討する。 スポーツの速さと、分析と放送の両方における正確な物体(例えば、ボール、プレーヤー)の追跡の重要性を考えると、超高解像度は大きな改善をもたらす可能性がある。 超解像による高度な画像処理がフットボールの試合映像処理における物体検出アルゴリズムの精度と信頼性に与える影響について検討する。 提案手法では,サッカーネットの多種多様な試合ビデオに最先端の超解像技術を適用し,続いてFaster R-CNNを用いた物体検出を行った。 これらのアルゴリズムの性能は、超解像強調の有無に関わらず、検出精度の観点から厳密に評価された。 その結果,超解像前処理による物体検出精度は著しく向上した。 超分解能技術の統合による物体検出の改善は、特に低分解能シナリオにおいて、RLFNを用いて解像度を4倍にすると、IoU(Intersection over Union)範囲で平均平均精度(mAP)が0.50:0.95に顕著に増加し、大きな利点をもたらす。 寸法が大きくなるにつれて、改善の規模はより抑えられていくが、検出品質の明確な改善は一貫して明らかである。 さらに,リアルタイムスポーツ分析,選手追跡,視聴体験全般におけるこれらの発見の意義について考察した。 本研究は,サッカー分析と放送における超解像技術の統合の実践的メリットと限界を実証し,スポーツ技術の発展に寄与する。

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