Améliorer l'identification des joueurs dans le sport en utilisant CLIP

Dans le sport, suivre les joueurs efficacement peut donner des infos précieuses sur leur performance. C'est particulièrement vrai dans des sports comme le basket, où identifier les joueurs avec précision pendant un match est super important. Le défi, c'est que les joueurs portent souvent des uniformes similaires, et les images peuvent être prises sous différents angles et à différents moments, ce qui peut prêter à confusion.

#Le besoin d'identifier les joueurs

Quand on analyse la performance des joueurs, il est essentiel de lier les images d'un joueur venant de différentes caméras à une seule identité. Ce processus, qu'on appelle Ré-identification des joueurs, est crucial pour créer des rapports précis et des analyses détaillées. Les méthodes traditionnelles se concentrent souvent sur l'identification des joueurs par leurs numéros de maillot ou d'autres caractéristiques visibles. Mais cette approche a ses limites, surtout quand les numéros de maillot ne sont pas clairs à cause de la faible résolution des images ou du flou de mouvement.

#Utiliser le machine learning pour la ré-identification des joueurs

Les avancées récentes en machine learning ont ouvert de nouvelles voies pour s'attaquer au problème de la ré-identification des joueurs. Une méthode prometteuse consiste à utiliser un modèle pré-entraîné appelé CLIP, qui a montré de bonnes performances dans des tâches comme la reconnaissance d'images basées sur des descriptions textuelles. L'idée est de voir si ce modèle peut être adapté pour identifier les joueurs dans les sports.

#Méthodologie

Dans notre approche, on prend les capacités existantes de CLIP et on se concentre uniquement sur les comparaisons d'image à image pour identifier les joueurs. En reformulant comment on entraîne le modèle, on peut mesurer à quel point deux images du même joueur sont similaires. Ça se fait avec une technique appelée Apprentissage contrastif, où le modèle apprend à regrouper les images du même joueur tout en maintenant les images de joueurs différents séparées.

On utilise la fonction de perte InfoNCE, qui aide à maximiser la similarité entre les images du même joueur. Cette approche est utile, surtout que les méthodes précédentes reposaient beaucoup sur des classes prédéfinies ou des caractéristiques spécifiques.

#Défis uniques dans la ré-identification sportive

Une différence majeure entre l'identification des joueurs dans le sport et celle des piétons, c'est l'environnement. Les lieux sportifs ont souvent des arrière-plans constants, ce qui facilite la concentration du modèle sur les joueurs. Cependant, le défi reste que les joueurs sont souvent habillés de manière similaire, ce qui signifie qu'on doit se fier à des caractéristiques uniques comme les numéros de maillot, les chaussures et les traits du visage.

Les images utilisées pour l'analyse sont généralement recadrées de près autour des joueurs, ce qui peut donner des images de faible résolution et parfois floues. Bien que la reconnaissance faciale puisse aider, c'est difficile à mettre en œuvre puisque beaucoup d'images sont prises sous des angles pas pratiques ou quand les joueurs sont en mouvement.

#Contributions de cette étude

Notre recherche introduit une méthode novatrice utilisant le modèle CLIP pour la ré-identification des joueurs de sport. Voici les principales contributions :

1. On a adapté l'entraînement de CLIP pour se concentrer sur les comparaisons d'image.
2. On a réalisé une analyse approfondie des performances du modèle sans besoin d'entraînement supplémentaire.
3. On a exploré quelles parties des images sont les plus importantes pour déterminer la similarité entre deux images du même joueur.

#Travaux connexes

Dans le passé, beaucoup d'efforts pour identifier les joueurs se sont appuyés sur les numéros de maillot, avec divers modèles entraînés pour reconnaître ces chiffres. Certaines approches incluent l'utilisation de séquences de cadres vidéo pour suivre les joueurs, tandis que d'autres ont tenté de classifier les joueurs selon des parties de leur apparence.

Cependant, beaucoup de jeux de données utilisés dans ce domaine sont privés, ce qui peut limiter l'efficacité de ces approches. Les défis incluent la reconnaissance des joueurs sous différents angles et assurer la précision quand les numéros de maillot peuvent être obstrués ou flous.

#Notre approche pour l'identification des joueurs

On propose une nouvelle manière d'utiliser le modèle CLIP comme un réseau Siamois, qui consiste à s'entraîner sur des paires d'images plutôt que de travailler avec plusieurs classes prédéfinies. Ça permet une approche sans classe, ce qui veut dire que notre modèle n'a pas besoin que des équipes ou joueurs spécifiques soient définis à l'avance.

Pendant l'entraînement, on s'assure que les images de différents joueurs sont regroupées, ce qui aide le modèle à améliorer sa capacité à les distinguer. On applique aussi lissage des étiquettes, une technique qui aide à améliorer les prédictions du modèle en adoucissant le processus d'apprentissage.

#Capacités de zero-shot learning

Un des aspects excitants de notre approche est la capacité de zero-shot learning du modèle CLIP. Ça veut dire que le modèle peut faire des prédictions sur les identités ou caractéristiques des joueurs sans avoir été spécifiquement entraîné sur ces joueurs ou caractéristiques. On a exploré si le modèle pouvait prédire des numéros de maillot, des couleurs et d'autres attributs basés sur des descriptions textuelles.

Pour ça, on a créé des invites textuelles qui expliquent les attributs qu'on veut analyser. Le modèle utilise ensuite ces invitations pour les relier aux images qu'il voit, en prédisant les attributs selon la correspondance la plus proche en similarité.

#Résultats

On a testé notre modèle sur un jeu de données spécifiquement conçu pour la ré-identification des joueurs dans le sport, en obtenant des résultats impressionnants. Notre système a atteint une précision moyenne (mAP) de 98,44%, montrant son efficacité sans besoin de méthodes d'ensemble supplémentaires.

On a aussi découvert que notre modèle pouvait identifier avec précision les numéros de maillot et des attributs de joueur comme le sexe et la couleur de peau, même sans ajustement spécifique pour ces tâches. Cela indique la robustesse du modèle CLIP face à des scénarios réels où les données ne sont pas toujours parfaites.

#Visualiser les performances du modèle

Pour comprendre comment notre modèle prend des décisions, on a utilisé un outil de visualisation appelé Score-CAM. Cet outil permet de voir quelles zones d'une image sont les plus importantes pour les calculs de similarité. Cette insight est cruciale pour comprendre comment le modèle identifie les joueurs et sur quelles caractéristiques il s'appuie le plus.

En analysant les résultats, on peut identifier des zones spécifiques du maillot ou de l'apparence du joueur sur lesquelles le modèle se concentre, ce qui fournit une image plus claire de l'efficacité de l'approche. Les visualisations mettent en lumière les forces et les faiblesses du modèle pour reconnaître les joueurs dans diverses conditions.

#Conclusion

En résumé, notre travail montre que tirer parti des capacités du modèle CLIP pré-entraîné peut mener à des améliorations significatives dans la ré-identification des joueurs dans le sport. En adaptant les techniques existantes pour se concentrer uniquement sur les comparaisons d'images, on atteint une grande précision même dans des conditions difficiles. La capacité à identifier des attributs clés des joueurs grâce au zero-shot learning souligne encore plus la polyvalence du modèle.

En regardant vers l'avenir, les méthodes développées dans cette étude pourraient être appliquées à un plus large éventail d'applications dans l'analyse sportive et au-delà, améliorant la précision et l'efficacité du suivi des joueurs et de l'analyse des performances.