論文の概要: Commentary Generation for Soccer Highlights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07543v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 01:48:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.907715
• Title: Commentary Generation for Soccer Highlights
• Title（参考訳）: サッカーハイライトの解説
• Authors: Chidaksh Ravuru,
• Abstract要約: GOALデータセットを用いて,サッカーハイライトのコメント生成にMatchVoiceを拡張した。 元のMatchTimeの結果を再現する広範な実験を行い、セットアップを評価します。 以上の結果から,より広範なビデオ言語領域の技法を統合することで,さらなるパフォーマンス向上の必要性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Automated soccer commentary generation has evolved from template-based systems to advanced neural architectures, aiming to produce real-time descriptions of sports events. While frameworks like SoccerNet-Caption laid foundational work, their inability to achieve fine-grained alignment between video content and commentary remains a significant challenge. Recent efforts such as MatchTime, with its MatchVoice model, address this issue through coarse and fine-grained alignment techniques, achieving improved temporal synchronization. In this paper, we extend MatchVoice to commentary generation for soccer highlights using the GOAL dataset, which emphasizes short clips over entire games. We conduct extensive experiments to reproduce the original MatchTime results and evaluate our setup, highlighting the impact of different training configurations and hardware limitations. Furthermore, we explore the effect of varying window sizes on zero-shot performance. While MatchVoice exhibits promising generalization capabilities, our findings suggest the need for integrating techniques from broader video-language domains to further enhance performance. Our code is available at https://github.com/chidaksh/SoccerCommentary.
• Abstract（参考訳）: 自動サッカー解説生成は、テンプレートベースのシステムから高度なニューラルアーキテクチャへと進化し、スポーツイベントのリアルタイム記述を作成することを目指している。 SoccerNet-Captionのようなフレームワークは基礎的な作業を行っているが、ビデオコンテンツとコメントの微妙な調整ができないことは、依然として大きな課題だ。 MatchTimeのMatchVoiceモデルのような最近の取り組みは、粗いアライメント技術ときめ細かいアライメント技術を通じてこの問題に対処し、時間同期の改善を実現している。 本稿では,ゲーム全体のショートクリップを強調するGOALデータセットを用いて,サッカーハイライトのコメント生成にMatchVoiceを拡張した。 元のMatchTimeの結果を再現し、セットアップを評価し、異なるトレーニング設定とハードウェア制限の影響を強調します。 さらに、異なるウィンドウサイズがゼロショット性能に与える影響についても検討する。 MatchVoiceは有望な一般化能力を示すが、我々の発見は、より広範なビデオ言語ドメインの技術を統合してパフォーマンスをさらに向上させる必要があることを示唆している。 私たちのコードはhttps://github.com/chidaksh/SoccerCommentary.comから入手可能です。

関連論文リスト

• ThinkSound: Chain-of-Thought Reasoning in Multimodal Large Language Models for Audio Generation and Editing [52.33281620699459]
  ThinkSoundは、Chain-of-Thought(CoT)推論を利用して、ビデオの段階的にインタラクティブなオーディオ生成と編集を可能にする新しいフレームワークである。 提案手法は,3つの相補的な段階に分解する: セマンティック・コヒーレント, 正確なユーザインタラクションによる対話型オブジェクト中心の洗練, 自然言語命令でガイドされたターゲット編集。 実験により、ThinkSoundはオーディオメトリクスとCoTメトリクスの両方で、ビデオからオーディオ生成における最先端のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-26T16:32:06Z)
• TimeSoccer: An End-to-End Multimodal Large Language Model for Soccer Commentary Generation [13.835968474349034]
  TimeSoccerは、フルマッチサッカービデオにおけるSDVCのためのエンドツーエンドのサッカーMLLMである。 TimeSoccerはタイムスタンプを共同で予測し、ひとつのパスでキャプションを生成し、グローバルなコンテキストモデリングを可能にする。 MoFA-Selectは、トレーニングなし、モーション対応のフレーム圧縮モジュールで、代表フレームを適応的に選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-24T08:27:42Z)
• Towards Universal Soccer Video Understanding [58.889409980618396]
  本稿では,サッカー理解のための総合的マルチモーダルフレームワークを提案する。 これまでで最大のマルチモーダルサッカーデータセットである SoccerReplay-1988 を紹介する。 サッカービデオにまたがる時間的情報を活用し、様々な下流タスクに優れる高度なサッカー特化視覚情報であるMatchVisionを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T18:58:04Z)
• MatchTime: Towards Automatic Soccer Game Commentary Generation [52.431010585268865]
  観客の視聴体験を改善するために,自動サッカーゲーム解説モデルの構築を検討する。 まず、既存のデータセットでよく見られるビデオテキストのミスアライメントを観察し、49試合のタイムスタンプを手動でアノテートする。 第2に,既存のデータセットを自動的に修正・フィルタリングするマルチモーダル時間アライメントパイプラインを提案する。 第3に、キュレートされたデータセットに基づいて、MatchVoiceという自動コメント生成モデルをトレーニングします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T17:57:25Z)
• SoccerNet-v2: A Dataset and Benchmarks for Holistic Understanding of Broadcast Soccer Videos [71.72665910128975]
  SoccerNet-v2 は SoccerNet ビデオデータセット用の手動アノテーションの大規模なコーパスである。 SoccerNetの500の未トリミングサッカービデオの中で、約300万のアノテーションをリリースしています。 サッカーの領域における現在のタスクを拡張し、アクションスポッティング、カメラショットセグメンテーション、境界検出を含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T16:10:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。