Avances en la detección de acciones en videos de fútbol

En los últimos años, la tecnología ha cambiado bastante la forma en que analizamos videos deportivos. Un área importante en este campo se llama Detección de Acciones, que se enfoca en identificar y localizar varias acciones dentro de un video de un partido de fútbol. Esta tarea es clave no solo para entender el comportamiento de los jugadores, sino también para otras aplicaciones como la recopilación automática de datos y los mejores momentos en video. Uno de los principales desafíos en este ámbito es que los videos suelen ser largos y sin editar, lo que hace complicado señalar acciones específicas.

Para solucionar este problema, los investigadores han desarrollado un nuevo modelo llamado ASTRA, que significa Detección de Acciones TRAnsformer. ASTRA busca mejorar la precisión de la Detección de Acciones en videos de fútbol usando técnicas avanzadas de análisis de video. Considera los desafíos de localizar acciones con precisión, maneja la naturaleza desequilibrada de los datos y aborda problemas con etiquetas poco claras.

#Entendiendo la Detección de Acciones

La Detección de Acciones es un proceso de encontrar y marcar diferentes acciones que ocurren en clips de video. Esta tarea se diferencia de otras similares como la Localización Temporal de Acciones, que normalmente requiere un tiempo de inicio y fin para cada acción. En cambio, la Detección de Acciones identifica acciones usando un solo fotograma clave. Para el fútbol, esto significa colocar una marca de tiempo en momentos específicos en el partido donde ocurren acciones como goles o faltas.

Hasta ahora, hay muchos conjuntos de datos que documentan varios deportes, pero ASTRA se enfoca específicamente en el fútbol. La investigación utiliza un gran conjunto de datos llamado SoccerNet-v2, que consiste en 550 partidos de fútbol y presenta 17 acciones diferentes. Las características únicas de este conjunto de datos, junto con los desafíos que presenta, son fundamentales para desarrollar el modelo ASTRA.

#Desafíos Clave

Cuando se trabaja en la Detección de Acciones, hay algunos desafíos clave que hay que abordar:

1. Datos de cola larga: El conjunto de datos SoccerNet contiene una amplia gama de acciones, pero algunas acciones ocurren mucho más que otras. Por ejemplo, los goles son comunes, mientras que las faltas pueden ser menos frecuentes. Esta distribución desigual puede dificultar que el modelo aprenda de manera efectiva, ya que puede volverse sesgado hacia acciones más comunes.

2. Acciones no visibles: No todas las acciones se ven claramente en el video debido a repeticiones, ángulos de cámara o la naturaleza de la acción en sí. Por ejemplo, algunas acciones pueden ocurrir fuera de la pantalla o suceder demasiado rápido para que la cámara las capture. Esto significa que el modelo debe depender de otra información para identificar estas acciones.

3. Etiquetas ruidosas: Los anotadores humanos pueden asignar marcas de tiempo para las acciones basándose en su interpretación, y esto puede llevar a inconsistencias. La subjetividad al asignar estas etiquetas puede resultar en errores, dificultando que el modelo aprenda correctamente.

#El Modelo ASTRA

ASTRA está diseñado para abordar estos desafíos de manera efectiva. El modelo utiliza una combinación de técnicas avanzadas:

• Arquitectura Transformer: ASTRA incorpora un modelo Transformer, que es muy conocido por su eficacia en el procesamiento de secuencias de datos. Esta estructura ayuda al modelo a aprender patrones temporales en el video de manera más precisa, permitiéndole hacer mejores predicciones.

• Estrategia Mixup: Para lidiar con la distribución de cola larga de acciones, ASTRA utiliza una estrategia de mezcla balanceada. Este método crea nuevos puntos de datos combinando ejemplos de diferentes clases de acciones, ayudando a prevenir que el modelo se sesgue hacia acciones comunes.

• Entrada de audio: El modelo también aprovecha el audio en los videos de fútbol. Al analizar el sonido, como los comentarios y las reacciones del público, ASTRA puede hacer predicciones más precisas sobre acciones que no son claramente visibles en el video.

• Estimación de incertidumbre: Para manejar mejor la variabilidad en los datos, ASTRA incluye un componente único consciente de la incertidumbre. Esto significa que el modelo puede tener en cuenta la falta de precisión en las ubicaciones de las acciones estimando un rango en lugar de un solo punto.

#Evaluación del Modelo

Para evaluar qué tan bien funciona ASTRA, se probó usando el conjunto de datos SoccerNet. Los resultados mostraron que el modelo podría alcanzar un promedio de Precisión Media (mAP), que es una forma estándar de medir el rendimiento en tareas de Detección de Acciones. En este caso, ASTRA alcanzó una impresionante puntuación de 66.82 en un conjunto de prueba de los datos. Además, en una competencia llamada SoccerNet 2023, ASTRA aseguró la tercera posición con una puntuación de 70.21, destacando su efectividad.

#Trabajos Relacionados

La tarea de Detección de Acciones ha ganado terreno en la comunidad de investigación, con varios métodos desarrollados para aumentar la precisión. Modelos anteriores se centraron en clasificar clips de video cortos o en determinar ubicaciones de acciones en videos más largos. Algunos enfoques categorizan acciones utilizando intervalos temporales, mientras que otros usan fotogramas clave similares a ASTRA.

Modelos recientes han adoptado enfoques de dos etapas o de una etapa. Los modelos de dos etapas crean propuestas de acción y luego las clasifican, mientras que los modelos de una etapa simplifican el proceso al manejar la detección y clasificación en un solo paso. Los modelos de una etapa han mostrado un rendimiento sólido, especialmente en los desarrollos recientes que utilizan métodos sin anclajes.

#Desafíos en la Detección de Acciones

A pesar de los avances, quedan muchos desafíos en el campo de la Detección de Acciones. La distribución de cola larga sigue planteando problemas, ya que las acciones menos frecuentes pueden ser pasadas por alto en el entrenamiento. Como resultado, los modelos que no tienen en cuenta esto pueden enfrentar dificultades al predecir acciones raras.

Además, las acciones no visibles son problemáticas, ya que la falta de evidencia visual puede llevar a malas interpretaciones. Esto requiere que los modelos sean adaptativos y consideren evidencia contextual, como audio o conocimientos previos sobre el juego.

Por último, las etiquetas ruidosas introducen incertidumbre para los modelos durante el entrenamiento. Si un modelo se entrena con marcas de tiempo incorrectas, puede resultar en un rendimiento deficiente en aplicaciones del mundo real. ASTRA aborda esto a través de su cabeza de desplazamiento consciente de la incertidumbre, mejorando la capacidad del modelo para manejar estos problemas.

#Direcciones Futuras

De cara al futuro, hay varias áreas prometedoras para continuar la investigación y el desarrollo. Mejorar la robustez del modelo frente a etiquetas ruidosas es vital, ya que la detección de acciones siempre involucrará cierto nivel de subjetividad.

Combinar otras modalidades, como datos de seguimiento de jugadores o procesamiento de audio avanzado, también podría mejorar las predicciones. Profundizar en cómo aprovechar mejor estas diversas fuentes de información probablemente llevará a mejores resultados.

Además, explorar métodos de conjunto que combinen múltiples modelos podría proporcionar un impulso en el rendimiento. Diferentes modelos pueden ofrecer fortalezas únicas, y aprovechar su diversidad podría llevar a capacidades de Detección de Acciones mejoradas.

#Conclusión

ASTRA representa un paso significativo en el área de Detección de Acciones para videos de fútbol. Al abordar desafíos críticos como la distribución de cola larga, acciones no visibles y etiquetas ruidosas, el modelo demuestra un rendimiento robusto. El uso efectivo de la arquitectura Transformer, estrategias de datos mezclados y entradas de audio destacan el potencial para expandir los horizontes de la visión por computadora en los deportes. A medida que la tecnología avanza y se desarrollan enfoques más sofisticados, el futuro de la Detección de Acciones se ve prometedor.