論文の概要: Towards AI-Powered Video Assistant Referee System (VARS) for Association Football
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12483v2
- Date: Thu, 18 Jul 2024 07:18:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-19 13:41:46.921452
- Title: Towards AI-Powered Video Assistant Referee System (VARS) for Association Football
- Title（参考訳）: AIを利用したサッカー用ビデオアシスタント・レフェリーシステム(VARS)の実現に向けて
- Authors: Jan Held, Anthony Cioppa, Silvio Giancola, Abdullah Hamdi, Christel Devue, Bernard Ghanem, Marc Van Droogenbroeck,
- Abstract要約: Video Assistant Referee (VAR)は、バックステージの審判が複数の視点からピッチ上のインシデントをレビューできるようにするイノベーションである。
VARは現在、高価なインフラと世界中の審判の欠如のために、プロリーグに限られている。
マルチビュービデオ解析における最新の知見を活用する半自動ビデオアシスタント参照システム(VARS)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.04352163544319
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Over the past decade, the technology used by referees in football has improved substantially, enhancing the fairness and accuracy of decisions. This progress has culminated in the implementation of the Video Assistant Referee (VAR), an innovation that enables backstage referees to review incidents on the pitch from multiple points of view. However, the VAR is currently limited to professional leagues due to its expensive infrastructure and the lack of referees worldwide. In this paper, we present the semi-automated Video Assistant Referee System (VARS) that leverages the latest findings in multi-view video analysis. VARS sets a new state-of-the-art on the SoccerNet-MVFoul dataset, a multi-view video dataset of football fouls. Our VARS achieves a new state-of-the-art on the SoccerNet-MVFoul dataset by recognizing the type of foul in 50% of instances and the appropriate sanction in 46% of cases. Finally, we conducted a comparative study to investigate human performance in classifying fouls and their corresponding severity and compared these findings to our VARS. The results of our study highlight the potential of our VARS to reach human performance and support football refereeing across all levels of professional and amateur federations.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間で、サッカーの審判が使用する技術は大幅に改善され、決定の公平さと正確さが向上した。
この進歩は、バックステージレフェリーがピッチ上のインシデントを複数の視点からレビューできるイノベーションであるVAR(Video Assistant Referee)の実装において頂点に達した。
しかしながら、VARは現在、高価なインフラと世界中の審判の欠如のために、プロリーグに限られている。
本稿では,多視点ビデオ解析における最新の知見を活用する半自動ビデオアシスタント参照システム(VARS)を提案する。
VARSはサッカーファウルのマルチビュービデオデータセットである SoccerNet-MVFoul データセットに新たな最先端技術を設定する。
VARSは,50%のインスタンスでファウルのタイプを認識し,46%のケースで適切な制裁をすることで,サッカーネット-MVFoulデータセットの新たな最先端化を実現している。
最後に, ファールとそれに対応する重症度を分類し, VARSと比較した。
その結果,VARSが人間のパフォーマンスに到達し,プロとアマチュアのあらゆるレベルのサッカー審判を支援する可能性を強調した。
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