SoccerNet code

Soccernet: масштабируемый набор данных для определения действий в футбольных видеороликах

[Установите], пожалуйста, посетите https://github.com/silviogiancola/soccernetv2-devkit для обновленной версии этого хранилища

Семинар CVPR'18 по компьютерному зрению в спорте

Доступно на OpenAccess.thecvf.com

 @InProceedings { Giancola_2018_CVPR_Workshops ,
  author = { Giancola, Silvio and Amine, Mohieddine and Dghaily, Tarek and Ghanem, Bernard } ,
  title = { SoccerNet: A Scalable Dataset for Action Spotting in Soccer Videos } ,
  booktitle = { The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops } ,
  month = { June } ,
  year = { 2018 }
}

Страница проекта: https://silviogiancola.github.io/soccernet/

Доступны данные:

• Особенности рамки (119,9 ГБ) [предварительно зарегистрировано]
• Ярлыки (292,9 КБ) [предварительно
• Комментарии (26,1 МБ) [предварительно
• Видео (224p и HQ): заполните форму сначала (ссылки, предоставленные после согласования с NDA):

Клонировать это хранилище

git clone https://github.com/SilvioGiancola/SoccerNet-code.git

Создайте среду Conda (Python3)

conda env create -f src/environment.yml

source activate SoccerNet

Загрузите данные

Мы рекомендуем использовать https://github.com/wkentaro/gdown для загрузки больших файлов с Google Drive.

pip install gdown (уже в среде Conda)

Пожалуйста, используйте следующий скрипт для автоматической загрузки данных:

• Особенности рамки:

./src/SoccerNet_CSV_Downloader.sh data/SoccerNet_V1.1_Features.csv

• Ярлыки:

./src/SoccerNet_CSV_Downloader.sh data/SoccerNet_V1.1_Labels.csv

• Комментарии:

./src/SoccerNet_CSV_Downloader.sh data/SoccerNet_V1.1_Commentaries.csv

• Видео (224p) (файл CSV, доступный после заполнения этой формы):

./src/SoccerNet_CSV_Downloader.sh data/SoccerNet_V1.1_Videos.csv

• Видео (HD) (файл CSV, доступный после заполнения этой формы):

./src/SoccerNet_CSV_Downloader.sh data/SoccerNet_V1.1_Videos_HQ.csv

Прочитать данные

Прочитать данные для одной игры

python src/ReadData.py "data/england_epl/2014-2015/2015-05-17 - 18-00 Manchester United 1 - 1 Arsenal"

Прочитайте комментарии для одной игры

python src/ReadCommentaries.py data france_ligue-1 2016-2017 "Paris SG" "Marseille"

Петля и прочитайте поезда/действительный/тест

python src/ReadSplitData.py data src/listgame_Train_300.npy

Зацикливаться и прочитать все игры

python src/ReadAllData.py data

Исходный код для воспроизводимости данных

Особенности извлечения из видео

См. SRC/face_extraction для получения более подробной информации.

Классификация действий

См. SRC/классификация для более подробной информации.

Обнаружение/пятна

См. SRC/обнаружение для более подробной информации.

Начало работы с Colab

Можно использовать Colab для работы с Soccernet в Google Cloud. Colab предоставляет колаборативную среду Python в облаке, включая неограниченное хранилище , а также бесплатный графический процессор Tesla K80 .

Для нас Soccernet на Colab, пожалуйста, проверьте эту записную книжку Jupyter.

(Благодарности: Спасибо Lamia13Alg за то, что она поделилась ноутбуком Colab)