【摘 要】
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足球视频精彩事件检测对于视频检索、视频摘要的生成以及球队战术分析等具有重要意义。现有的足球视频精彩事件检测方法已取得一定的进展,但仍存在一些问题:基于人工规则的方法需要人工定义语义规则,但由于规则的普适性不高,常导致事件检测不准;而基于卷积神经网络的方法需要在大量的训练集上进行预训练,计算量大。针对以上问题,通过深入分析足球精彩事件的特性,提出了将足球规则与Transformer相结合的足球精彩事
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足球视频精彩事件检测对于视频检索、视频摘要的生成以及球队战术分析等具有重要意义。现有的足球视频精彩事件检测方法已取得一定的进展,但仍存在一些问题:基于人工规则的方法需要人工定义语义规则,但由于规则的普适性不高,常导致事件检测不准;而基于卷积神经网络的方法需要在大量的训练集上进行预训练,计算量大。针对以上问题,通过深入分析足球精彩事件的特性,提出了将足球规则与Transformer相结合的足球精彩事件检测方法。通过调研分析定义了足球视频中的精彩事件,并总结和验证了精彩事件的规则。根据这些规则对足球视频进行预处理,得到预测单元,并对预测单元进行基于规则的后处理。针对Vision Transformer计算开销大导致无法将其直接应用在视频任务上的问题,提出了只依赖于注意力机制的视频分类的模型GLTrans,即全局-局部Transformer模型,对预测单元进一步分类和筛选。该模型将每帧图像等分成若干图像块,通过全局和局部的注意力机制,对事件的时间信息和空间信息进行学习。使用全局和局部的注意力模型进一步筛选精彩事件并细化时序边界,使检测结果更加准确。实验采用SSET足球数据集对该模型进行训练并测试,结果表明提出的足球视频精彩事件检测方法有着优异的表现,同Time Sformer相比,F1-measure提高了7.09%,时序边界也更加接近真实事件。然而该模型只用到了事件本身的特性,如何结合精彩事件的上下文语义信息还有待于进一步研究。
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