atomscott/soccertrack-v2
SoccerTrack v2 Ten university-level soccer matches (934 minutes) recorded by fixed panoramic camera systems whose field of view spans the entire pitch, released together with frame-level game state annotations and player-linked ball action events on the same footage. Contents Folder Contents videos/ 20 panoramic half-match videos (two 45-minute periods per match) gsr/ Game state annotations: one JSON per half (pitch coordinates, jersey-derived… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/atomscott/soccertrack-v2.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Ngày
#1 Repository Của Ngày
#1 Repository Của Ngày
⚽ SoccerTrack v2: Bộ dữ liệu bóng đá toàn sân cho AI phân tích thể thao
934 phút footage, 10 trận đấu, annotations frame-level trực tiếp từ camera panoramic.
SoccerTrack v2 là một bộ dữ liệu công cộng (CC BY 4.0) gồm 10 trận bóng đá đại học được quay bằng hệ thống camera cố định quay toàn sân. Dữ liệu bao gồm video, annotations trạng thái trận đấu (game state), sự kiện bóng liên kết người chơi và bounding box để hỗ trợ các nhiệm vụ như object detection, video classification, multi-object tracking, game state reconstruction và action spotting.
✨ Điểm nổi bật
- Videos toàn sân: 20 video bán trận (45 phút mỗi trận) quay bằng camera panoramic
- Game state annotations: JSON cho mỗi bán trận với tọa độ sân, số áo đồng thời nhận dạng cầu thủ
- Ball action events: 12 lớp sự kiện bóng với nhóm và cầu thủ thực hiện
- Ball tracking: Vị trí bóng từng frame (hỗ trợ auxiliary)
- MOT challenge subset: Bounding box và clip 4 phút cho SoccerTrack Challenge tại MMSports 2025
- Calibration files: Tọa độ sân, bản đồ biến dạng và thông số nội tại camera
- Benchmark splits: Train (6 trận), validation (2 trận), test (2 trận)
- Evaluation tools: CLI hỗ trợ GS-HOTA, BAS mAP, MOT HOTA cùng baseline starter kits
💡 Vì sao đáng chú ý
SoccerTrack v2 khác biệt ở chỗ kết hợp đồng thời video toàn sân và annotations frame-level chi tiết, cho phép huấn luyện và đánh giá mô hình đa nhiệm trên cùng một nguồn dữ liệu. Bộ dữ liệu hỗ trợ cả tracking và phân tích hành động (action spotting), rất phù hợp cho nghiên cứu AI trong thể thao. Tất cả dữ liệu đều được pseudonymize (thay tên bằng số áo) và phát hành dưới license CC BY 4.0.
#SoccerTrack #SportsAnalytics #MultiObjectTracking #ActionSpotting #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Dataset Card for Street Videos Dataset This dataset contains a collection of street videos designed to support tasks such as video classification, object detection, and urban scene analysis. Each video captures various street environments, including urban settings, pedestrian areas, and traffic scenarios, to provide diverse training data for computer vision models. Dataset Details Dataset Description This dataset contains videos of street scenes… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HumynLabs/Street-videos.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
Dataset Card for Car Images Dataset Dataset Description This dataset contains a collection of car images designed to support tasks such as image classification, car detection, and autonomous driving research. The images feature cars in various settings, including streets and other environments, captured to provide diverse training data for computer vision models. The dataset aims to enable the development and benchmarking of models that can: Identify… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HumynLabs/car-images.
SoccerNet Raw HQ SoccerNet Raw HQ provides controlled access to the original SoccerNet broadcast videos and several research-ready derivatives. The repository is intended for academic research in soccer video understanding, including action spotting, temporal localization, representation learning, video retrieval, and multimodal analysis. The original SoccerNet release contains 500 complete broadcast games, covering six major European competitions, three seasons from 2014 to… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/SoccerNet/SoccerNet_raw_HQ.
👁️ Cataract-LMM: Large-Scale Multi-Source Multi-Task Benchmark for Surgical AI Welcome to the official repository for the Cataract-LMM dataset. Hosted on Hugging Face, this dataset represents a comprehensive, clinically representative benchmark designed to accelerate deep learning research in surgical video analysis. By bridging the gap between isolated, single-task datasets and the complex reality of surgical environments, Cataract-LMM… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/mjahmadi/Cataract-LMM.
📊⚽ A collection of football analytics projects, data, and analysis by Edd Webster (@eddwebster), including a curated list of publicly available resources published by the football analytics community.
Convert soccer event stream data to SPADL and value player actions using VAEP or xT
:soccer::chart_with_upwards_trend: A curated list of awesome resources related to Soccer Analytics.
Demo on how to compute soccer ball possession automatically using AI.