論文の概要: SoccerRef-Agents: Multi-Agent System for Automated Soccer Refereeing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23392v1
• Date: Sat, 25 Apr 2026 17:46:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.312532
• Title: SoccerRef-Agents: Multi-Agent System for Automated Soccer Refereeing
• Title（参考訳）: SoccerRef-Agents:サッカー審判自動化のためのマルチエージェントシステム
• Authors: Zi Meng, Wanli Song, Yi Hu, Jiayuan Rao, Gang Chen,
• Abstract要約: SoccerRef-Agentsは、サッカー審判のための総合的で説明可能なマルチエージェント意思決定フレームワークである。 i) マルチモーダルベンチマークを構築し、1200以上の審判理論の質問と600以上のファウルなビデオクリップを作成し、(ii) ベクトルベースの知識ベースを構築する RefKnowledgeDBを最新の"ゲームの長所"と古典的なケースデータベースを使って構築し、(iii) クロスモーダルRAGを介して協調して視覚コンテンツと規制テキスト間のセマンティックギャップを埋める新しいマルチエージェントアーキテクチャを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.424559110766479
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Refereeing is vital in sports, where fair, accurate, and explainable decisions are fundamental. While intelligent assistant technologies are being widely adopted in soccer refereeing, current AI-assisted approaches remain preliminary. Existing research mostly focuses on isolated video perception tasks and lacks the ability to understand and reason about foul scenarios. To fill this gap, we propose SoccerRef-Agents, a holistic and explainable multi-agent decision-making framework for soccer refereeing. The main contributions are: (i) constructing the multimodal benchmark SoccerRefBench with over 1,200 referee theory questions and 600 foul video clips; (ii) building a vector-based knowledge base RefKnowledgeDB using the latest "Laws of the Game" and a classic case database for precise, knowledge-driven reasoning; (iii) designing a novel multi-agent architecture that collaborates via cross-modal RAG to bridge the semantic gap between visual content and regulatory texts. This work explores the technical capability of integrating MLLMs with refereeing expertise, and evaluations show our system significantly outperforms general-purpose MLLMs in decision accuracy and explanation quality. All databases, benchmarks, and code will be made available.
• Abstract（参考訳）: 審判はスポーツにおいて不可欠であり、公正で正確で説明可能な決定が基本である。 サッカー審判ではインテリジェントアシスタント技術が広く採用されているが、現在のAI支援アプローチはまだ予備的だ。 既存の研究は、主に孤立したビデオ知覚タスクに焦点を当てており、汚いシナリオを理解し、推論する能力がない。 このギャップを埋めるために,サッカー審判のための総合的かつ説明可能なマルチエージェント意思決定フレームワークである SoccerRef-Agents を提案する。 主な貢献は次の通りである。 (i)1200以上の審判理論質問と600件のファウルなビデオクリップによるマルチモーダルベンチマーク SoccerRefBench の構築 (二)最新の「ゲームの法則」と古典的事例データベースを用いたベクトルベース知識ベースRefKnowledgeDBの構築。 三 視覚コンテンツと規制テキストのセマンティックギャップを埋めるために、クロスモーダルRAGを介して協調する新しいマルチエージェントアーキテクチャを設計すること。 本研究は,MLLMをレファレンス専門知識と統合する技術的能力について検討し,本システムにおいて,意思決定精度と説明品質において汎用MLLMを著しく上回っていることを示す。 すべてのデータベース、ベンチマーク、コードは利用可能になる。

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