Progressi nel Riconoscimento delle Azioni nei Video di Calcio

Negli ultimi anni, la tecnologia ha cambiato in modo significativo il modo in cui analizziamo i video sportivi. Un'area importante in questo campo si chiama Action Spotting, che si concentra sull'identificare e localizzare diverse azioni all'interno di un video di una partita di calcio. Questo compito è cruciale non solo per capire il comportamento dei giocatori, ma anche per altre applicazioni come la raccolta automatica di dati e i momenti salienti del video. Una delle principali sfide in questo campo è che i video sono spesso lunghi e non montati, rendendo difficile individuare azioni specifiche.

Per affrontare questo problema, i ricercatori hanno sviluppato un nuovo modello chiamato ASTRA, che sta per Action Spotting TRAnsformer. ASTRA punta a migliorare l'accuratezza dell'Action Spotting nei video di calcio utilizzando tecniche avanzate di analisi video. Tiene conto delle sfide nel localizzare con precisione le azioni, gestisce la natura sbilanciata dei dati e affronta i problemi con etichette poco chiare.

#Capire l'Action Spotting

L'Action Spotting è un processo per trovare e segnare diverse azioni che accadono nei video. Questo compito è diverso da altri simili come la Localizzazione Temporale delle Azioni, che di solito richiede un inizio e una fine per ogni azione. Invece, l'Action Spotting identifica le azioni usando un singolo keyframe. Per il calcio, questo significa inserire un timestamp su momenti specifici della partita in cui si verificano azioni come gol o falli.

Finora, ci sono molti dataset che documentano vari sport, ma ASTRA si concentra specificamente sul calcio. La ricerca utilizza un ampio dataset chiamato SoccerNet-v2, che consiste in 550 partite di calcio e presenta 17 azioni diverse. Le caratteristiche uniche di questo dataset, insieme alle sfide che presenta, sono fondamentali per sviluppare il modello ASTRA.

#Sfide principali

Quando si lavora sull'Action Spotting, ci sono alcune sfide chiave che devono essere affrontate:

1. Dati a lungo termine: Il dataset SoccerNet contiene una vasta gamma di azioni, ma alcune azioni accadono molto più spesso di altre. Ad esempio, i gol sono comuni, mentre i falli possono essere meno frequenti. Questa distribuzione sbilanciata può rendere difficile per il modello imparare in modo efficace, poiché potrebbe diventare parziale verso le azioni più comuni.

2. Azioni non visibili: Non tutte le azioni sono chiaramente visibili nel video a causa di riprese, angolazioni della telecamera o della natura dell'azione stessa. Per esempio, alcune azioni possono avvenire fuori campo o accadere troppo rapidamente perché la telecamera possa catturarle. Questo significa che il modello deve dipendere da altre informazioni per identificare queste azioni.

3. Etichette Rumorose: Gli annotatori umani possono assegnare timestamp per le azioni in base alla loro interpretazione, e questo può portare a incoerenze. La soggettività coinvolta nell'assegnazione di queste etichette può causare errori, rendendo difficile per il modello imparare correttamente.

#Il modello ASTRA

ASTRA è progettato per affrontare queste sfide in modo efficace. Il modello utilizza una combinazione di tecniche avanzate:

• Architettura Transformer: ASTRA incorpora un modello Transformer, noto per la sua efficacia nell'elaborare sequenze di dati. Questa struttura aiuta il modello a imparare i pattern temporali nel video in modo più accurato, permettendogli di fare previsioni migliori.

• Strategia Mixup: Per affrontare la distribuzione a lungo termine delle azioni, ASTRA utilizza una strategia di mixup bilanciata. Questo metodo crea nuovi punti dati mescolando esempi di diverse classi di azioni, aiutando a prevenire che il modello diventi parziale verso azioni comuni.

• Ingresso audio: Il modello sfrutta anche l'audio nei video di calcio. Analizzando il suono, come commenti e reazioni del pubblico, ASTRA può fare previsioni più accurate su azioni che non sono chiaramente visibili nel video.

• Stima dell'incertezza: Per gestire meglio la variabilità nei dati, ASTRA include un componente unico consapevole dell'incertezza. Questo significa che il modello può tenere conto della mancanza di precisione nelle posizioni delle azioni stimando un intervallo anziché un singolo punto.

#Valutazione del modello

Per valutare quanto bene ASTRA performa, è stato testato utilizzando il dataset SoccerNet. I risultati hanno mostrato che il modello può raggiungere una Precisione Media Media (mAP), che è un modo standard per misurare le performance nei compiti di Action Spotting. In questo caso, ASTRA ha raggiunto un punteggio impressionante di 66.82 su un split di test dei dati. Inoltre, in una competizione chiamata SoccerNet 2023, ASTRA ha ottenuto un 3° posto con un punteggio di 70.21, evidenziando la sua efficacia.

#Lavori correlati

Il compito di Action Spotting ha guadagnato attenzione nella comunità di ricerca, con vari metodi sviluppati per aumentare l'accuratezza. I modelli precedenti si concentravano su classificare brevi videoclip o determinare le posizioni delle azioni in video più lunghi. Alcuni approcci categorizzano le azioni usando intervalli temporali, mentre altri utilizzano keyframes simili a ASTRA.

I modelli recenti hanno adottato approcci a due fasi o a una sola fase. I modelli a due fasi creano proposte di azioni e poi le classificano, mentre i modelli a una fase semplificano il processo gestendo la rilevazione e la classificazione in un solo passo. I modelli a una fase hanno mostrato ottime performance, particolarmente nei recenti sviluppi che utilizzano metodi senza ancore.

#Sfide nell'Action Spotting

Nonostante i progressi, molte sfide rimangono nel campo dell'Action Spotting. La distribuzione a lungo termine continua a porre problemi, poiché azioni meno frequenti possono essere trascurate nell'addestramento. Di conseguenza, i modelli che non considerano questo possono affrontare difficoltà nel prevedere azioni rare.

Inoltre, le azioni non visibili sono problematiche, poiché la mancanza di prove visive può portare a interpretazioni errate. Questo richiede modelli adattivi che considerino evidenze contestuali, come audio o conoscenze pregresse sul gioco.

Infine, le etichette rumorose introducono incertezze per i modelli durante l'addestramento. Se un modello è addestrato su timestamp errati, può portare a scarse performance nelle applicazioni reali. ASTRA affronta questo attraverso la sua testa di spostamento consapevole dell'incertezza, migliorando la capacità del modello di affrontare questi problemi.

#Direzioni future

Andando avanti, ci sono diverse aree promettenti per ulteriori ricerche e sviluppo. Migliorare la robustezza del modello contro le etichette rumorose è vitale, poiché l'Action Spotting coinvolgerà sempre un certo livello di soggettività.

Combinare altre modalità, come i dati di tracciamento dei giocatori o l'elaborazione audio avanzata, potrebbe anche migliorare le previsioni. Approfondire la comprensione di come utilizzare al meglio queste diverse fonti di informazioni porterà probabilmente a risultati migliori.

Inoltre, esplorare metodi di ensemble che combinano più modelli potrebbe fornire un impulso nelle prestazioni. Modelli diversi possono offrire punti di forza unici, e sfruttare la loro diversità potrebbe portare a capacità di Action Spotting migliorate.

#Conclusione

ASTRA rappresenta un passo significativo avanti nell'area dell'Action Spotting per video di calcio. Affrontando sfide critiche come la distribuzione a lungo termine, le azioni non visibili e le etichette rumorose, il modello dimostra performance robuste. L'uso efficace dell'architettura Transformer, delle strategie di dati misti e degli ingressi audio mette in evidenza il potenziale per espandere gli orizzonti della visione computerizzata nello sport. Con l'avanzamento della tecnologia e lo sviluppo di approcci più sofisticati, il futuro dell'Action Spotting sembra promettente.