SoccerHigh：面向自动足球视频摘要的基准数据集
计算机视觉与模式识别
2025-09-03 v1 人工智能
多媒体
摘要
视频摘要旨在从较长的视频中提取关键镜头，以生成简洁且信息丰富的摘要。其最常见的应用之一是在体育领域，其中精彩集锦捕捉了比赛最重要的时刻，以及值得注意的反应和特定的上下文事件。自动摘要生成可以通过减少识别关键片段所需的时间和精力来支持体育媒体行业的视频编辑。然而，公开数据集的缺乏对开发用于体育精彩片段生成的稳健模型构成了挑战。在本文中，我们通过引入一个精心构建的足球视频摘要数据集来弥补这一差距，该数据集旨在作为该任务的基准。该数据集包含来自西班牙、法国和意大利联赛的237场比赛的镜头边界，使用了源自SoccerNet数据集的广播画面。除了数据集，我们还提出了一个专门为此任务设计的基线模型，该模型在测试集上达到了0.3956的F1分数。此外，我们提出了一个受每个目标摘要长度约束的新指标，从而能够更客观地评估生成的内容。数据集和代码可在https://ipcv.github.io/SoccerHigh/获取。
引用
@article{arxiv.2509.01439,
title = {SoccerHigh: A Benchmark Dataset for Automatic Soccer Video Summarization},
author = {Artur Díaz-Juan and Coloma Ballester and Gloria Haro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.01439},
year = {2025}
}
备注
Accepted at MMSports 2025 (Dublin, Ireland)