Do We Need Large VLMs for Spotting Soccer Actions?

📄 arXiv: 2506.17144v2 📥 PDF

作者: Ritabrata Chakraborty, Rajatsubhra Chakraborty, Avijit Dasgupta, Sandeep Chaurasia

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-06-20 (更新: 2025-09-27)

备注: 6 pages, 2 tables

💡 一句话要点

提出基于语言模型的足球动作识别方法以替代视频处理

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 足球动作识别 大型语言模型 视频处理 专家评论 文本中心方法

📋 核心要点

  1. 现有的视频基础方法在处理足球动作识别时，通常需要复杂的计算资源，效率低下。
  2. 本文提出通过专家评论的文本信息，利用大型语言模型来实现足球动作的识别，降低计算成本。
  3. 实验结果显示，该方法在识别关键比赛事件方面与视频基础方法相当，且处理效率显著提升。

📝 摘要（中文）

传统的视频基础任务如足球动作识别通常依赖于复杂且计算密集的模型来处理密集的视频数据。本文提出了一种从视频中心方法向文本中心任务的转变，利用大型语言模型（LLMs）而非视觉语言模型（VLMs），使得方法更轻量且可扩展。我们认为，专家评论提供的丰富描述和上下文线索包含足够的信息，可以可靠地识别比赛中的关键动作。通过采用三个LLMs作为评审，专注于结果、兴奋度和战术来识别足球比赛中的动作，实验表明该语言中心方法在检测关键比赛事件时表现出色，接近于最先进的视频基础识别器，同时在处理整个比赛时几乎不需要视频处理计算。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统视频处理方法在足球动作识别中的高计算成本和复杂性问题。现有方法往往依赖于密集的视频数据处理，导致效率低下。

核心思路：论文提出利用大型语言模型（LLMs）对专家评论进行分析，转变为文本中心的动作识别方法。通过这种方式，减少了对视频处理的依赖，从而降低了计算资源的需求。

技术框架：整体架构由三个LLMs组成，分别专注于结果、兴奋度和战术分析。每个模型独立处理输入的文本评论，并输出对比赛动作的判断。

关键创新：最重要的创新在于将语言模型应用于动作识别任务，突破了传统视频处理的限制，提供了一种新的轻量级解决方案。与现有方法相比，该方法在计算效率和可扩展性上具有显著优势。

关键设计：在模型设计上，采用了针对特定任务的微调策略，确保模型能够有效理解和处理足球评论中的上下文信息。损失函数的选择和参数设置经过精心设计，以优化模型的识别性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的语言中心方法在关键比赛事件的检测上，与最先进的视频基础识别器的性能相近，同时在处理过程中几乎不需要视频计算资源，展现出显著的效率提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括体育赛事分析、实时比赛评论生成以及自动化的体育数据挖掘。通过降低对视频处理的依赖，该方法可以在资源有限的环境中实现高效的动作识别，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Traditional video-based tasks like soccer action spotting rely heavily on visual inputs, often requiring complex and computationally expensive models to process dense video data. We propose a shift from this video-centric approach to a text-based task, making it lightweight and scalable by utilizing Large Language Models (LLMs) instead of Vision-Language Models (VLMs). We posit that expert commentary, which provides rich descriptions and contextual cues contains sufficient information to reliably spot key actions in a match. To demonstrate this, we employ a system of three LLMs acting as judges specializing in outcome, excitement, and tactics for spotting actions in soccer matches. Our experiments show that this language-centric approach performs effectively in detecting critical match events coming close to state-of-the-art video-based spotters while using zero video processing compute and similar amount of time to process the entire match.