4e place mondiale au SoccerNet GSR Challenge, un concours organisé dans le cadre de CVPR 2025, la première conférence internationale dans le domaine de l'IA et de la vision par ordinateur.
~Recherche et développement en collaboration avec MIXI. Estimation automatique de haute précision de la "reconnaissance d'état" à partir de séquences de matchs de football.
Playbox (siège social : Chiyoda-ku, Tokyo ; PDG : Scott Atom ; ci-après dénommé Playbox) et MIXI Inc. (siège social : Shibuya-ku, Tokyo ; président et directeur général : Hiroki Kimura ; ci-après dénommé MIXI) ont collaboré pour mettre au point le "SoccerNet Challenge (SoccerNet)", un concours organisé dans le cadre de la première conférence internationale dans le domaine de l'IA et de la vision par ordinateur (CVPR 2025). MIXI (siège social : Shibuya-ku, Tokyo ; président et cadre supérieur : Hiroki Kimura ; ci-après dénommé MIXI), a participé au SoccerNet Challenge (Game State Reconstruction) (*1) (ci-après dénommé SoccerNet GSR Challenge), un concours organisé dans le cadre de la CVPR 2025, la principale conférence internationale dans le domaine de l'IA et de la vision par ordinateur, et a obtenu la quatrième place au niveau mondial.
Le défi est une tâche d'IA avancée qui consiste à reconstruire la position, le mouvement et l'état de jeu des joueurs et des ballons à partir de séquences de matchs de football, et constitue une compétition pour la précision et l'applicabilité de l'analyse de séquences sportives. Grâce à sa collaboration avec MIXI, l'entreprise a encouragé la recherche et le développement conjoints d'algorithmes d'analyse vidéo et s'est efforcée de mettre au point une technologie d'analyse sportive pouvant être mise en œuvre dans la pratique.
La CVPR (*2) est la première conférence internationale dans les domaines de l'intelligence artificielle et de la vision par ordinateur et le plus grand rassemblement de chercheurs de haut niveau dans le domaine de la technologie de reconnaissance d'images. Dans le cadre de la CVPR, le SoccerNet GSR Challenge est organisé chaque année depuis 2021 afin de mettre en concurrence les technologies d'IA pour l'automatisation de la "reconstruction de l'état du jeu" à l'aide de séquences de matchs de football.
Depuis décembre 2024, la Société collabore avec le groupe de modélisation de l'IA de MIXI sur la recherche et le développement pour construire une plate-forme d'analyse utilisant des données de suivi et de détection d'événements, ainsi que l'analyse de l'IA des séquences sportives. Les deux entreprises ont participé conjointement au SoccerNet GSR Challenge de cette année, où elles ont été classées quatrièmes sur 76 équipes (*3) du monde entier.
Aperçu de la recherche et du développement
La reconnaissance d'état (GSR), qui détermine les rôles (joueurs de champ, gardiens de but, arbitres, etc.) et les informations de position de chaque personne à partir des séquences d'un match de football, permet de reconstituer la situation du match en 2D et constitue une technologie très importante pour l'analyse tactique et l'évaluation du jeu, une combinaison de plusieurs technologies d'IA est nécessaire, notamment la détection des terrains et des personnes, l'identification des joueurs (équipe et numéro), le suivi des joueurs et l'estimation de leur position, et chacune de ces technologies doit être améliorée afin d'être mise en œuvre dans la pratique.
Dans le cadre de cette initiative, nous utilisons des modèles d'apprentissage profond plus précis et une inférence géométrique (calibrage de la caméra), ainsi que des connaissances du domaine basées sur les règles du football et les rôles des joueurs (par exemple, les gardiens de but sont principalement situés près de la zone de but / les arbitres peuvent porter des uniformes de couleurs similaires à celles des joueurs, etc. ), l'intégration de l'optimisation heuristique a permis d'améliorer considérablement la précision par rapport aux méthodes existantes.
Vidéo originale avec l'aimable autorisation de SoccerNet [Giancola et al., 2018] / Résultats du suivi : de cette initiative.
Perspectives d'avenir.
Le pipeline d'analyse présenté a permis d'obtenir des informations détaillées à partir de séquences de matchs de football avec un haut degré de précision, telles que l'appartenance à telle ou telle équipe, leur numéro, leur rôle et leur position sur le terrain. En particulier, la précision de reconnaissance de l'étalonnage de la caméra, qui estime la position sur le terrain en fonction des mouvements de la caméra, a été grandement améliorée et a été très bien accueillie lors de tests de référence internationaux.
La technologie permettant de réaliser une reconnaissance d'état très précise (GSR) n'en est qu'à ses débuts, et il reste encore des progrès à faire à l'avenir, par exemple pour améliorer la précision des rôles des joueurs et de la classification des équipes, et pour stabiliser davantage l'identification des numéros de dos. Le pipeline d'analyse actuel présente également des problèmes qui nécessitent un traitement fastidieux, et nous prévoyons d'augmenter la parallélisation et l'optimisation de l'inférence pour réaliser un traitement plus rapide et plus efficace et améliorer sa praticité à l'avenir. À l'avenir, l'objectif est de permettre à l'IA d'acquérir des connaissances approfondies dans le domaine du football et de réaliser un système capable de comprendre et d'analyser des situations plus proches de celles d'un être humain.
Les connaissances et la technologie acquises grâce à cette initiative fourniront des indices importants aux équipes et aux joueurs pour comprendre objectivement leurs propres performances et améliorer la qualité de leurs tactiques et de leur jeu. Playbox encouragera le développement d'une technologie d'analyse sportive plus précise et facilement utilisable par tous, dans le but de "rendre le mouvement humain calculable". À l'avenir, l'entreprise entend fournir cette technologie à un large éventail d'équipes sportives, des amateurs aux professionnels, et contribuer à la création de nouvelles façons d'apprécier et de valoriser le sport.
Commentaires des membres participants au SoccerNet GSR Challenge 2025
Rio Watanabe, responsable du groupe de modélisation de l'IA, salle Dandelion, division Développement, MIXI Inc.
Chez MIXI, la division Développement mène l'exploration des possibilités de l'analyse vidéo à l'aide de la technologie de vision par ordinateur et de l'application de la technologie de l'IA dans le domaine du sport. Cette fois-ci, grâce à nos recherches conjointes avec Playbox, nous nous sommes attelés à la tâche extrêmement difficile d'estimer automatiquement les rôles et les positions des joueurs à partir de séquences de matchs de football, et nous avons obtenu la quatrième place mondiale dans cette compétition. Nous continuerons à utiliser la technologie de l'IA pour développer des expériences et des technologies qui permettent de mieux apprécier les sports.
Playbox Corporation - PDG Scott Atom
Playbox continue de relever le défi d'élargir les possibilités du sport en utilisant la technologie de l'IA dans le but de "rendre le mouvement humain calculable". Dans cette réalisation, nous avons été en mesure d'atteindre un niveau de précision plus élevé que lorsque nous avons utilisé des données privées l'année dernière en utilisant uniquement des données publiques, et nous avons réalisé que la technologie d'analyse du sport par l'IA évolue à un rythme effréné. Playbox continuera à fournir des données avancées et intéressantes à un plus grand nombre de personnes et à créer des produits et des entreprises qui augmentent la valeur du sport. Enfin, nous tenons à exprimer notre sincère gratitude à MIXI, avec qui nous avons collaboré, et aux nombreuses autres parties impliquées pour leur soutien.
(*1) SoccerNet Challenge (Game State Reconstruction) : un concours international sur les tâches de reconstruction de l'état du jeu (GSR) organisé par SoccerNet. Le concours vise à développer une technologie d'IA avancée pour automatiser la "reconnaissance d'état (GSR)" à l'aide de séquences de matchs de football.
(*2) CVPR (The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) : la première conférence internationale au monde où sont présentés les résultats de la recherche de pointe dans les domaines de la vision par ordinateur, de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et des domaines connexes. Conférence.
*3) Basé sur le nombre de participants figurant sur le tableau de classement SoccerNet.
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