論文の概要: SoccerChat: Integrating Multimodal Data for Enhanced Soccer Game Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16630v1
- Date: Thu, 22 May 2025 13:01:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.300507
- Title: SoccerChat: Integrating Multimodal Data for Enhanced Soccer Game Understanding
- Title（参考訳）: SoccerChat: 強化されたサッカーゲーム理解のためのマルチモーダルデータの統合
- Authors: Sushant Gautam, Cise Midoglu, Vajira Thambawita, Michael A. Riegler, Pål Halvorsen, Mubarak Shah,
- Abstract要約: SoccerChatは、ビジュアルデータとテキストデータを統合して、サッカービデオの理解を強化した会話型AIフレームワークである。
我々は,サッカーイベント理解において,行動分類と審判決定タスクについて,サッカーChatのベンチマークを行い,その性能を実証した。
我々の発見は、サッカー分析の進歩におけるマルチモーダル統合の重要性を強調し、よりインタラクティブで説明可能なAI駆動スポーツ分析への道を開いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.04695944511487
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of artificial intelligence in sports analytics has transformed soccer video understanding, enabling real-time, automated insights into complex game dynamics. Traditional approaches rely on isolated data streams, limiting their effectiveness in capturing the full context of a match. To address this, we introduce SoccerChat, a multimodal conversational AI framework that integrates visual and textual data for enhanced soccer video comprehension. Leveraging the extensive SoccerNet dataset, enriched with jersey color annotations and automatic speech recognition (ASR) transcripts, SoccerChat is fine-tuned on a structured video instruction dataset to facilitate accurate game understanding, event classification, and referee decision making. We benchmark SoccerChat on action classification and referee decision-making tasks, demonstrating its performance in general soccer event comprehension while maintaining competitive accuracy in referee decision making. Our findings highlight the importance of multimodal integration in advancing soccer analytics, paving the way for more interactive and explainable AI-driven sports analysis. https://github.com/simula/SoccerChat
- Abstract（参考訳）: スポーツ分析における人工知能の統合は、サッカービデオ理解を変革し、複雑なゲームのダイナミクスに対するリアルタイムな自動洞察を可能にした。
従来のアプローチでは、分離されたデータストリームに依存しており、マッチの全コンテキストをキャプチャする効果を制限している。
そこで我々は,サッカービデオの理解度を高めるために,視覚的およびテキスト的データを統合した多モーダル対話型AIフレームワークであるFocoChatを紹介する。
ジャージカラーアノテーションと自動音声認識(ASR)文字起こしに富んだ広範な SoccerNet データセットを活用することで、FocoChat は構造化されたビデオ命令データセット上で微調整され、正確なゲーム理解、イベント分類、レフェリー決定が容易になる。
我々は,サッカーにおける行動分類と審判決定タスクのベンチマークを行い,審判決定における競争精度を維持しつつ,一般のサッカーイベント理解におけるそのパフォーマンスを実証した。
我々の発見は、サッカー分析の進歩におけるマルチモーダル統合の重要性を強調し、よりインタラクティブで説明可能なAI駆動スポーツ分析への道を開いた。
https://github.com/simula/SoccerChat
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