論文の概要: SoccerNet 2025 Challenges Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19182v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 16:37:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.918526
• Title: SoccerNet 2025 Challenges Results
• Title（参考訳）: SoccerNet 2025の課題
• Authors: Silvio Giancola, Anthony Cioppa, Marc Gutiérrez-Pérez, Jan Held, Carlos Hinojosa, Victor Joos, Arnaud Leduc, Floriane Magera, Karen Sanchez, Vladimir Somers, Artur Xarles, Antonio Agudo, Alexandre Alahi, Olivier Barnich, Albert Clapés, Christophe De Vleeschouwer, Sergio Escalera, Bernard Ghanem, Thomas B. Moeslund, Marc Van Droogenbroeck, Tomoki Abe, Saad Alotaibi, Faisal Altawijri, Steven Araujo, Xiang Bai, Xiaoyang Bi, Jiawang Cao, Vanyi Chao, Kamil Czarnogórski, Fabian Deuser, Mingyang Du, Tianrui Feng, Patrick Frenzel, Mirco Fuchs, Jorge García, Konrad Habel, Takaya Hashiguchi, Sadao Hirose, Xinting Hu, Yewon Hwang, Ririko Inoue, Riku Itsuji, Kazuto Iwai, Hongwei Ji, Yangguang Ji, Licheng Jiao, Yuto Kageyama, Yuta Kamikawa, Yuuki Kanasugi, Hyungjung Kim, Jinwook Kim, Takuya Kurihara, Bozheng Li, Lingling Li, Xian Li, Youxing Lian, Dingkang Liang, Hongkai Lin, Jiadong Lin, Jian Liu, Liang Liu, Shuaikun Liu, Zhaohong Liu, Yi Lu, Federico Méndez, Huadong Ma, Wenping Ma, Jacek Maksymiuk, Henry Mantilla, Ismail Mathkour, Daniel Matthes, Ayaha Motomochi, Amrulloh Robbani Muhammad, Haruto Nakayama, Joohyung Oh, Yin May Oo, Marcelo Ortega, Norbert Oswald, Rintaro Otsubo, Fabian Perez, Mengshi Qi, Cristian Rey, Abel Reyes-Angulo, Oliver Rose, Hoover Rueda-Chacón, Hideo Saito, Jose Sarmiento, Kanta Sawafuji, Atom Scott, Xi Shen, Pragyan Shrestha, Jae-Young Sim, Long Sun, Yuyang Sun, Tomohiro Suzuki, Licheng Tang, Masato Tonouchi, Ikuma Uchida, Henry O. Velesaca, Tiancheng Wang, Rio Watanabe, Jay Wu, Yongliang Wu, Shunzo Yamagishi, Di Yang, Xu Yang, Yuxin Yang, Hao Ye, Xinyu Ye, Calvin Yeung, Xuanlong Yu, Chao Zhang, Dingyuan Zhang, Kexing Zhang, Zhe Zhao, Xin Zhou, Wenbo Zhu, Julian Ziegler,
• Abstract要約: SoccerNet 2025 Challengesは、サッカービデオ理解におけるコンピュータビジョン研究の進歩に特化した、サッカーネットオープンな取り組みの第5回年次大会である。 今年の課題は、Team Ball Action Spotting、Monocular Depth Estimation、Multi-View Foul Recognition、Game State Reconstructionの4つのビジョンベースのタスクにまたがる。 レポートは、各課題の結果を示し、最高パフォーマンスのソリューションを強調し、コミュニティが達成した進歩に関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 205.71032061537747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The SoccerNet 2025 Challenges mark the fifth annual edition of the SoccerNet open benchmarking effort, dedicated to advancing computer vision research in football video understanding. This year's challenges span four vision-based tasks: (1) Team Ball Action Spotting, focused on detecting ball-related actions in football broadcasts and assigning actions to teams; (2) Monocular Depth Estimation, targeting the recovery of scene geometry from single-camera broadcast clips through relative depth estimation for each pixel; (3) Multi-View Foul Recognition, requiring the analysis of multiple synchronized camera views to classify fouls and their severity; and (4) Game State Reconstruction, aimed at localizing and identifying all players from a broadcast video to reconstruct the game state on a 2D top-view of the field. Across all tasks, participants were provided with large-scale annotated datasets, unified evaluation protocols, and strong baselines as starting points. This report presents the results of each challenge, highlights the top-performing solutions, and provides insights into the progress made by the community. The SoccerNet Challenges continue to serve as a driving force for reproducible, open research at the intersection of computer vision, artificial intelligence, and sports. Detailed information about the tasks, challenges, and leaderboards can be found at https://www.soccer-net.org, with baselines and development kits available at https://github.com/SoccerNet.
• Abstract（参考訳）: SoccerNet 2025 Challengesは、サッカービデオ理解におけるコンピュータビジョン研究の進歩に特化した、サッカーネットオープンベンチマークの5回目の年次版である。 今年の課題は,(1)フットボール放送におけるボール関連アクションの検出とチームへの割り当てに焦点を当てたチームボールアクションスポッティング,(2)単一カメラ放送クリップからのシーン形状の回復を目標としたモノクロ深度推定,(3)ファウルとその重症度を分類するために複数の同期カメラビューの解析を必要とするマルチビューフール認識,(4)放送ビデオからすべてのプレイヤーをローカライズし,フィールドの2Dトップビューでゲーム状態の再構築を目的としたゲームステートリストラクション,の4つである。 すべてのタスクで参加者は、大規模な注釈付きデータセット、統一された評価プロトコル、出発点としての強いベースラインが提供された。 本報告では,各課題の結果を報告するとともに,トップパフォーマンスのソリューションを強調し,コミュニティの進歩に対する洞察を提供する。 SoccerNet Challengesは、コンピュータビジョン、人工知能、スポーツの交差点で再現可能でオープンな研究の原動力として活動を続けている。 タスク、課題、リーダーボードの詳細はhttps://www.soccer-net.orgで、ベースラインと開発キットはhttps://github.com/SoccerNetで入手できる。

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