Avanzando il Riconoscimento delle Azioni nel Calcio con SoccerKDNet

Riconoscere le azioni nei video di calcio è una sfida difficile, soprattutto nell'analisi sportiva. Negli ultimi anni, l'analisi sportiva è diventata più importante, rendendo necessario classificare le azioni intraprese dai giocatori durante una partita. Tuttavia, la maggior parte dei metodi avanzati utilizza sistemi offline complicati, il che li rende difficili da usare in situazioni dove le risorse sono limitate.

Per affrontare questo problema, presentiamo un nuovo framework chiamato SoccerKDNet. Questo framework si basa su un metodo chiamato Distillazione della Conoscenza, che aiuta a trasferire l'apprendimento da un Modello a un altro. L'obiettivo principale di questa ricerca è creare un sistema user-friendly che possa analizzare i video di calcio in modo efficiente.

#Introduzione al dataset SoccerDB1

Presentiamo anche un nuovo dataset chiamato SoccerDB1, che include 448 clip video che mostrano azioni di calcio. Questi video rientrano in quattro classi di azione: Dribbling, Calcio, Corsa e Camminata. Ciascuna di queste classi contiene più di 70 clip video. Le clip video sono create da partite trasmesse pubblicamente su YouTube, con ciascuna clip composta da un numero uniforme di fotogrammi.

#Perché il Riconoscimento delle azioni è importante

Il riconoscimento delle azioni nel calcio è importante per comprendere i movimenti dei giocatori e la dinamica del gioco. I sistemi esistenti richiedono spesso uno sforzo manuale, dove le persone tracciano ogni dettaglio della partita. Altri si basano su reti offline che analizzano le partite solo dopo che sono finite. Con l'avanzamento della tecnologia, i metodi di deep learning hanno dimostrato di superare i metodi tradizionali in termini di prestazioni.

Tuttavia, ci sono sfide nell'utilizzare questi modelli avanzati. Di solito sono addestrati su grandi dataset, come ImageNet, e potrebbero non funzionare bene quando affrontano dati specifici del calcio. Questo porta a un divario tra i dati di addestramento del modello e l'applicazione nel mondo reale nelle partite di calcio. Quindi, è fondamentale sviluppare modelli su misura per i dati calcistici o affinarli usando dataset specifici per lo sport.

#Rassegna dei metodi esistenti

Guardando le ricerche precedenti, abbiamo trovato che c'è poco lavoro focalizzato sul riconoscimento delle azioni nei video di calcio. Uno dei pochi dataset disponibili pubblicamente è il benchmark Soccernet v2, rilasciato di recente. Molti tentativi di classificare le azioni nel calcio si sono concentrati su compiti specifici, come localizzare eventi, piuttosto che su una classificazione generale. Pertanto, il dataset SoccerDB1 e il framework SoccerKDNet mirano a far progredire la ricerca nel riconoscimento delle azioni calcistiche.

#Panoramica di SoccerKDNet

SoccerKDNet è progettato per classificare le azioni viste nei video di calcio. La rete utilizza un'architettura specifica che include un componente noto come Modulo Adattivo Temporale (TAM), che lavora insieme a ResNet-50 e ResNet-101. L'architettura include anche livelli completamente connessi per aiutare il modello a imparare in modo efficace. Questo setup è chiamato 'jointnet'.

Nei nostri esperimenti, utilizziamo un altro modello, ResNet-18, come rete studente. Il 'jointnet' funziona come modello insegnante ed è inizialmente addestrato sul dataset di calcio. Utilizziamo un campionamento uniforme dei fotogrammi video, una tecnica nota per fornire risultati migliori.

#Funzioni di perdita e processo di addestramento

Nell'addestramento di SoccerKDNet, utilizziamo diverse funzioni di perdita per migliorare la precisione. La Cross Entropy Loss è comunemente utilizzata, insieme alla KullBack-Liebler Divergence Loss e alla loss di distillazione della conoscenza. Queste funzioni di perdita aiutano il modello ad apprendere in modo efficace e a migliorare le sue previsioni in base ai video in input.

Per addestrare, prima eseguiamo il jointnet sul dataset di calcio per 100 epoche con una certa dimensione del batch e funzione di perdita. Dopo, alleniamo il modello studente, ResNet-18, per un periodo più lungo con aggiustamenti specifici per migliorare le prestazioni. Tutti i fotogrammi video vengono ridimensionati e elaborati per mantenere coerenza durante l'addestramento.

#Analisi delle prestazioni e della precisione

Dopo l'addestramento, valutiamo le prestazioni del nostro modello utilizzando metriche di precisione. L'attenzione è sulla precisione Top-1, che misura se la prima previsione del modello corrisponde all'azione reale. Un video di calcio è considerato classificato correttamente se le previsioni per metà o più dei suoi fotogrammi si allineano con le etichette vere.

Abbiamo scoperto che utilizzare il modello pre-addestrato senza aggiustamenti ha portato a una bassa precisione del 7,7%. Tuttavia, dopo un addestramento appropriato con il modello studente, abbiamo raggiunto una precisione del 67,20%, indicando l'efficacia del nostro metodo.

#Confronti con altri modelli

Confrontando SoccerKDNet con modelli esistenti, il nostro framework ha mostrato risultati migliori nel riconoscere le azioni nei video di calcio. I modelli precedenti si basavano spesso su grandi dataset di immagini che non si adattavano alle caratteristiche uniche dei video di calcio. Il nostro dataset si concentra specificamente sui dati video, il che consente una classificazione più accurata rispetto ai modelli addestrati solo su immagini.

#Preoccupazioni per l'overfitting

Una sfida che abbiamo affrontato è stata il rischio di overfitting, che si verifica quando un modello performa bene sui dati di addestramento ma male sui nuovi dati non visti. Poiché il nostro dataset di fine-tuning (SoccerDB1) è più piccolo, abbiamo preso precauzioni per evitare questo problema. Abbiamo utilizzato tecniche di regolarizzazione come la Normalizzazione del Batch e i livelli di dropout per mantenere la capacità del modello di generalizzare.

#Metriche di valutazione e risultati

Tutti i risultati riportati nei nostri esperimenti sono misurati dalla precisione Top-1 attraverso più esecuzioni. La struttura del nostro modello ci ha permesso di mantenere il numero di parametri basso, rendendolo adatto per applicazioni in tempo reale, a differenza di alcuni modelli precedenti che richiedevano ampie risorse computazionali.

I nostri esperimenti hanno mostrato che anche con un'architettura più semplice, come ResNet-18, potevamo raggiungere livelli di precisione rispettabili. Questo è importante per usi pratici dove i limiti hardware sono un fattore.

#Mini studio di ablation

Come parte della nostra ricerca, abbiamo condotto uno studio di ablation mini per analizzare vari fattori che influenzano le prestazioni del modello. Abbiamo testato diverse reti di base, fasi per la distillazione della conoscenza e aggiustamenti al modulo frontnet e agli iperparametri.

Attraverso questa valutazione, abbiamo scoperto che il modello di base TAM-ResNet101 ha fornito i risultati migliori sia per i modelli insegnanti che per quelli studenti. Inoltre, applicare la distillazione all'inizio del processo di addestramento ha mostrato scarse prestazioni, portandoci a favorire metodi di distillazione nella fase finale.

#Direzioni future

In futuro, prevediamo di espandere il dataset SoccerDB1 aggiungendo più classi di azione. Puntiamo anche a utilizzare SoccerKDNet per rilevare eventi nel calcio basati sulle azioni dei giocatori. Questo aiuterebbe allenatori e analisti a ottenere approfondimenti più approfonditi sulle prestazioni dei giocatori e migliorare le strategie di squadra durante le partite.

#Conclusione

In sintesi, abbiamo sviluppato un nuovo dataset, SoccerDB1, e introdotto il framework SoccerKDNet per riconoscere le azioni nei video di calcio. Utilizzando la distillazione della conoscenza, abbiamo raggiunto una notevole precisione del 67,20% nel riconoscimento delle azioni. Il nostro lavoro mira a contribuire in modo significativo al campo dell'analisi sportiva e a migliorare la comprensione delle azioni dei giocatori durante le partite di calcio.