Verbesserung der Aktionsidentifizierung in Fussballvideos

Fussball, besser bekannt als Soccer, ist ein aufregender Sport, bei dem ständig viel Action abgeht. Videos von Fussballspielen zu analysieren ist nicht einfach, weil in kurzer Zeit viele verschiedene Ereignisse passieren. Forscher versuchen, Aktionen wie Tore, Elfmeter oder Pässe in diesen Videos zu finden und zu markieren. Allerdings haben die aktuellen Methoden zur Erkennung dieser Aktionen Schwierigkeiten, wenn sie nicht genug gekennzeichnete Daten zum Lernen haben. Dieses Paper stellt einen Rahmen vor, der dabei hilft, die Menge an Arbeit, die notwendig ist, um Videoclips zu kennzeichnen, zu reduzieren und die Geschwindigkeit zu erhöhen, mit der Modelle lernen, Aktionen in Fussballvideos zu identifizieren.

#Aktives Lernframework

Unser Ansatz konzentriert sich auf Aktives Lernen, was bedeutet, dass wir gezielt die hilfreichsten Clips zur Kennzeichnung auswählen. Statt Clips zufällig zu kennzeichnen, wählen wir strategisch die aus, die die informativsten Daten liefern, um das Lernmodell zu verbessern. So können wir den Aufwand beim Labeln minimieren und gleichzeitig die Genauigkeit beim Erkennen von Aktionen in Videos erhöhen.

#So funktioniert aktives Lernen

Der Prozess umfasst zwei Hauptschritte:

1. Modell trainieren: Ein Modell wird mit einer Menge bereits gekennzeichneter Videoclips trainiert.
2. Clips zur Kennzeichnung auswählen: Das Modell identifiziert, welche unmarkierten Clips am herausforderndsten oder informativsten sind, und schlägt sie zur Kennzeichnung durch menschliche Annotatoren vor.

Indem wir uns auf die nützlichsten Clips konzentrieren, können wir das Training unserer Modelle zur Aktionskennung schneller und effizienter gestalten.

#Bedeutung der Aktionskennung

Die Aktionskennung ist in vielen Bereichen wichtig, wie z.B. Sicherheit, Sport und autonome Fahrzeuge. Im Kontext von Fussball ist das Ziel, spezifische Ereignisse wie Tore oder Elfmeter genau zu lokalisieren, innerhalb von längeren Videoaufnahmen. Diese Aufgabe ist in den letzten Jahren wichtiger geworden, aufgrund ihrer Anwendungen in Videosuche, Zusammenfassungen und Aktivitätskennung.

#Herausforderungen bei der Kennzeichnung

Historisch gesehen war das Annotieren grosser Video-Datensätze arbeitsintensiv und kostspielig. Diese Einschränkung macht es schwierig, traditionelle überwachte Lernmethoden effektiv anzuwenden, da sie auf grossen Mengen gekennzeichneter Daten angewiesen sind. Aktives Lernen kann dieses Problem lindern, indem es intelligent auswählt, welche Clips gekennzeichnet werden sollen, und somit die gesamte Arbeitsmenge reduziert.

#Vorgeschlagener Rahmen für Fussballvideos

Das aktive Lernframework, das wir für die Aktionskennung in Fussballvideos vorschlagen, zielt darauf ab, den Kennzeichnungsprozess zu optimieren und die Modellleistung zu verbessern. Unsere Methode funktioniert, indem sie einen gekennzeichneten Datensatz schrittweise mit ausgewählten Clips aus einem grösseren Pool unmarkierter Daten erweitert. Wir analysieren unser Framework anhand von Benchmark-Datensätzen und vergleichen es mit einem einfachen Zufallsauswahlansatz.

#Beiträge

Unsere wesentlichen Beiträge umfassen:

• Die Einführung des ersten aktiven Lernframeworks speziell für die Aktionskennung.
• Den Vergleich verschiedener aktiver Lernstrategien basierend auf Unsicherheitsproben.
• Eine detaillierte Analyse, die die Wirksamkeit unseres Frameworks zeigt, indem sie die Menge an Annotation, die erforderlich ist, um eine hohe Leistung zu erreichen, erheblich reduziert.

#Verwandte Arbeiten

#Verständnis von Fussballvideos

Die Analyse von Fussballvideos hat an Popularität gewonnen, aufgrund der Entwicklung grossangelegter Datensätze. Ressourcen wie SoccerNet sind für Forscher unverzichtbar geworden, da sie die notwendigen gekennzeichneten Daten für verschiedene Aufgaben zum Verständnis von Videos, einschliesslich Aktionskennung, bereitstellen. Jüngste Fortschritte im Deep Learning haben auch die Leistung der Modelle zur Analyse von Sportvideos erheblich verbessert.

#Aktuelle Methoden

Zahlreiche Methoden wurden zur Aktionskennung im Fussball erforscht. Einige der ersten Versuche nutzten grundlegende Pooling-Techniken, während spätere Studien fortschrittlichere Strukturen wie 3D ResNets und multimodale Ansätze einbezogen, die visuelle und auditive Daten kombinierten. Diese Ansätze haben Erfolge gezeigt, sind jedoch immer noch stark von annotierten Daten abhängig, was Herausforderungen in Bezug auf Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit darstellt.

#Aktive Lerntechniken

Aktives Lernen wurde in vielen Bereichen angewendet, einschliesslich Bild- und Videobearbeitung. Das Hauptziel ist es, effizient auszuwählen, welche unmarkierten Proben als Nächstes annotiert werden sollen. Verschiedene aktive Lernstrategien umfassen Unsicherheitsproben, Diversitätsmaximierung und erwartete Fehler-Methoden.

#Unsicherheitsproben

Bei Unsicherheitsproben wählt das Modell Proben aus, bei denen es sich am wenigsten sicher ist über seine Vorhersagen. Indem wir uns auf diese unsicheren Proben konzentrieren, können wir sicherstellen, dass das Modell aus den herausforderndsten Daten lernt.

#Alternative Strategien

Ein weiterer Ansatz ist die Diversitätsmaximierung, die Proben auswählt, die die diverseste Darstellung der Daten bieten. Die Abfrage durch ein Komitee ist eine weitere Technik, bei der mehrere Modelle verwendet werden, um zu bestimmen, welche Proben basierend auf ihrem Dissens annotiert werden sollen.

#Aktives Lernen für die Aktionskennung

#Prozessübersicht

Unser aktives Lernverfahren beginnt mit einer kleinen Menge gekennzeichneter Videoclips, um ein erstes Aktionsmodell zu trainieren. Dann überprüft das Modell einen unmarkierten Pool von Clips und entscheidet, welche am informativsten zur Kennzeichnung sind. Die ausgewählten Clips werden dann an einen menschlichen Annotator geschickt, der die notwendigen Labels bereitstellt, sodass das Modell iterativ weiter verbessert werden kann.

#Modelltraining

Typischerweise werden Modelle zur Aktionskennung an Clips statt an vollständigen Videos trainiert, aufgrund von Einschränkungen bei den Rechenressourcen. Jedes Video wird in Clips fester Länge unterteilt und das Modell lernt, Aktionen innerhalb dieser Segmente zu erkennen.

#Aktiver Auswahlprozess

Der aktive Auswahlprozess ist entscheidend, da er bestimmt, welche Clips als nächstes gekennzeichnet werden sollen. Unser Framework verwendet Unsicherheitsproben, um die besten Clips auszuwählen, die wahrscheinlich den grössten Einfluss auf die Verbesserung des Aktionsmodells haben.

#Unsicherheits- und Entropiemessungen

Wir verwenden zwei verschiedene Ansätze für Unsicherheitsproben:

1. Unsicherheitsmass (UM): Das misst, wie zuversichtlich das Modell bei seinen Vorhersagen ist. Clips mit niedrigen Vertrauenswerten werden zur Kennzeichnung ausgewählt.
2. Entropiemessung (EM): Diese berücksichtigt die Verteilung der Vertrauenswerte über alle Klassen, um zu bestimmen, welche Clips am informativsten sind.

#Experimentelle Einrichtung

Um unser aktives Lernframework zu validieren, verwendeten wir drei Datensätze von Fussballvideos. Jeder Datensatz hat unterschiedliche Eigenschaften, und das Ziel war es, die Effizienz unserer Methode in verschiedenen Szenarien zu bewerten.

#Datensätze

1. SoccerNet-v2: Dieser Datensatz umfasst zahlreiche Fussballspiele mit verschiedenen annotierten Aktionspunkten, wie Toren und Elfmetern.
2. SoccerNet-ball: Konzentriert sich auf ballbezogene Ereignisse, die präzise Aktionskennungsfähigkeiten erfordern.
3. FWWC19-header: Ein spezialisiertes Dataset, das Ereignisse rund um Kopfstösse in Spielen der FIFA Frauen-Weltmeisterschaft 2019 umfasst.

#Aktionsmodelle

Für unsere Experimente verwendeten wir zwei beliebte Methoden zur Aktionskennung: NetVLAD++ und PTS. Ersteres ist schnell und arbeitet mit einem leichten Erkennungskopf, während letzteres präziser, aber langsamer ist.

#Erste Ergebnisse

Unser Framework wurde mit zwei aktiven Lernalgorithmus zur Auswahl verglichen: dem Unsicherheitsmass (UM) und der Entropiemessung (EM), neben einer Zufallsauswahlmethode. Die Ergebnisse zeigten, dass unser Lernframework den Trainingsprozess erheblich beschleunigt.

#Leistungsmetriken

Wir massen die Leistung der Aktionskennung mit verschiedenen Metriken, einschliesslich der Fläche unter der Lernkurve. Die ersten Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung der Entropiemessung schneller zu einer hohen Leistung konvergiert und weniger Daten benötigt als die Zufallsauswahl.

#Verbesserung des aktiven Lernframeworks

Wir haben auch Methoden untersucht, um unser aktives Lernframework zu beschleunigen, einschliesslich:

1. Schnelleres Training: Anpassung der Lernrate und Techniken zur Reduzierung der Trainingszeit.
2. Adaptive Schritte: Allmähliche Erhöhung der Anzahl der für die Kennzeichnung ausgewählten Clips, während der Prozess voranschreitet.
3. Kontinuierliches Training: Anstatt jedes Mal von vorne zu beginnen, können wir das Modell basierend auf vorherigen Trainingsschritten verfeinern, um Zeit zu sparen.

#Generalisierungsanalysen

Wir testeten die Generalisierbarkeit unseres Frameworks über verschiedene Datensätze und Architekturen. Die Ergebnisse zeigten, dass beide Methoden zur Unsicherheitsproben die Zufallsauswahl über mehrere Datensätze hinweg übertrafen, was die Wirksamkeit unseres Ansatzes bestätigt.

#Fazit

Unser aktives Lernframework wählt effizient die besten Videoclips zur Kennzeichnung aus, reduziert den Aufwand für die Datenkennzeichnung und verbessert das Training der Aktionsmodelle. Durch den Einsatz von Unsicherheitsproben, um die herausforderndsten Clips zu erfassen, reduzieren wir erheblich die Menge an Daten, die für eine genaue Aktionskennung in Fussballvideos benötigt werden. Unsere Ergebnisse zeigen, dass wir mit nur einem Bruchteil des Gesamtdatensatzes ähnliche Leistungsniveaus erreichen können. Diese Methode kann nicht nur für Fussball, sondern auch für andere Sportarten und Anwendungen, die Videoanalysen erfordern, von Vorteil sein.

Zukünftig planen wir, weitere aktive Lernstrategien wie Diversitätsmaximierung und Abfrage durch ein Komitee zu erforschen, die den Kennzeichnungsprozess weiter verbessern könnten.