概要
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- 10試合分のフルマッチ（約900分）の4Kパノラマ映像で、ピッチ全体をカバー +
- フレーム単位のGSRアノテーション：2Dピッチ座標、トラックID、背番号、役割、チーム割り当て +
- ボールアクション検出：12種類のアクションクラス（パス、ドリブル、シュート、ヘディング、クロスなど）にグローバルタイムスタンプ付き +
- 3つのベンチマークタスク：Multi-Object Tracking（MOT）、Game State Reconstruction（GSR）、Ball + Action Spotting（BAS） +
- オープンアクセス：GitHubとGoogle Driveで公開、再現可能な研究を実現 +
データセット画像
+ +パノラマ4K映像
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+ GSRアノテーション例
+ + +デモ動画
+ +SoccerTrack v2とは？
++ SoccerTrack + v2は、フルピッチのパノラマカバレッジと包括的なフレーム単位アノテーションを提供することで、既存のサッカーデータセットの重要なギャップに対処します。オクルージョンや部分的なフィールドカバレッジに制限される放送視点のデータセットとは異なり、本データセットはパノラマ4Kカメラを使用してピッチ全体を捉えています。 +
++ 本データセットには、BeProカメラシステムで記録された大学レベルのアマチュア試合10試合分が含まれ、約900分のゲームプレイを提供します。各フレームには、2Dピッチ座標での選手位置、永続的なトラックID、背番号、選手の役割（プレイヤー/ゴールキーパー/審判）、チーム割り当てなどの詳細なゲーム状態情報がアノテーションされています。 +
++ トラッキングに加えて、SoccerTrack + v2には動画タイムラインに整合した12種類のアクションクラスをカバーするボールアクション検出アノテーションが含まれており、包括的な戦術分析とイベント検出研究を可能にします。 +
+Dataset Contents
+ +Matches & Videos
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- 10 university-level amateur matches +
- Approximately 900 minutes of gameplay +
- 4K panoramic MP4 videos with full-pitch coverage +
- Camera setup: BePro Cerberus (2 matches) + 3-camera panoramic systems (8 matches) +
GSR (Game State Reconstruction) + Annotations
+Per-frame annotations including:
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- 2D pitch coordinates (meters) for all players +
- Unique track IDs persistent throughout the match +
- Player roles: player, goalkeeper, referee, other +
- Team assignments: left, right, or null +
- Jersey numbers: 0–99 or null +
BAS (Ball Action Spotting) + Annotations
+12 action classes with global timestamps:
+タスク & ベンチマーク
+ +ゲーム状態再構築（GSR）
+ +
+ + パノラマ映像から2Dピッチミニマップを生成します。戦術分析のため、すべての選手位置、役割、チーム割り当てを含む完全なゲーム状態を再構築します。このタスクでは、映像フレームから標準化されたピッチ座標へ選手を正確にマッピングし、アイデンティティと役割情報を維持する能力を評価します。 +
++ SoccerNet GSR Challengeにインスパイアされています +
+ +ボールアクション検出（BAS）
+ +
+ + 映像から12種類のボールアクションを検出・分類します。包括的な試合分析のため、グローバルタイムスタンプに整合したイベント検出タスクです。アクションには、パス、ドリブル、シュート、ヘディング、ハイパス、アウト、クロス、スローイン、ボールプレイヤーブロック、プレイヤーサクセスフルタックル、フリーキック、ゴールが含まれます。 +
++ SoccerNet BAS Challengeにインスパイアされています +
+ +マルチオブジェクトトラッキング（SoccerTrack + Challenge）
+ +
+ + 長いシーケンスにわたって永続的なIDを持つフルピッチの選手トラッキング。複雑なゲームシナリオにおけるトラッキング性能、ID維持、再識別を評価します。バウンディングボックスアノテーション付きの一部の試合は、 + SoccerTrack Challenge 2025で使用されています。 +
+Data Format & Folder Structure
+データセットの構成は以下のようになっております：
+SoccerTrack-v2/
+├── videos/ # Panoramic 4K video files (1 MP4 per match)
+│ ├── 117092/
+│ │ ├── 117092_panorama_1st_half.mp4
+│ │ └── 117092_panorama_2nd_half.mp4
+│ ├── 117093.mp4
+│ └── ...
+├── gsr/ # Game State Reconstruction annotations
+│ ├── 117092/
+│ │ ├── 117092_1st.json
+│ │ └── 117092_2nd.json
+│ ├── 117093/
+│ └── ...
+├── bas/ # Ball Action Spotting annotations
+│ ├── 117092/
+│ │ └── 117092_12_class_events.json
+│ ├── 117093/
+│ └── ...
+├── mot/ # Multi-Object Tracking annotations (MOTChallenge format)
+│ ├── 117092/
+│ │ ├── gt/
+│ │ │ └── gt.txt
+│ │ └── seqinfo.ini
+│ └── ...
+└── raw/ # Original calibration data and source files
+ ├── 117092/
+ │ ├── 117092_keypoints.json
+ │ ├── 117092_mapx.npy
+ │ ├── 117092_mapy.npy
+ │ ├── 117092_tracker_box_data.xml
+ │ └── ...
+ └── ...GSR Annotation Fields
+-
+
image_id: 各動画内のフレーム番号
+ track_id: 試合を通して各選手に一貫して付与されるトラッキングID
+ player_id: 選手に固有に割り当てられている識別用ID
+ role: 対象の役割（player / goalkeeper / referee / other）
+ jersey_number: 選手の背番号（0–99 または null）
+ team_side: 所属チーム（left / right / null）
+ x, y: ピッチ上の選手座標（メートル単位、bbox_pitch.x_bottom_middle および + bbox_pitch.y_bottom_middle）
+
BAS Annotation Fields
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+
gameTime: 試合時間（前後半 - 分:秒）
+ position: イベント発生時刻（ミリ秒）
+ label: プレーの種類（全12クラス）
+ team: プレーを行ったチーム（left / right）
+ player_id: プレーをした選手のID
+
データセットのダウンロード
+お好みのプラットフォームを選択してください：
+Getting Started
+ +1. Download the Dataset
+Download the dataset files from Google Drive.
+ +2. Clone the Repository
+git clone https://github.com/AtomScott/SoccerTrack-v2.git
+cd SoccerTrack-v2
+pip install -r requirements-dev.txt3. Visualize Tracking Data
+python -m src.main command=plot-coordinates-on-video \
+ plot_coordinates_on_video.match_id=117093
+ See the scripts/ directory for data preprocessing pipelines, feature extraction,
+ model training configurations, and evaluation benchmarks. All experiments are fully reproducible.
+
ライセンス & 利用規約
++ SoccerTrack v2はMITライセンスの下で公開されています。本データセットは大学倫理委員会の承認を得て収集され、すべてのデータは匿名化されています。 +
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- 選手名は含まれておらず、背番号ベースの識別のみです +
- すべての試合は、インフォームドコンセントを得た大学レベルのアマチュア選手によるものです +
- 学術研究および商用利用のいずれも自由に利用可能です +
+ 詳細についてはLICENSEファイルをご覧ください。 +
+引用
+本データセットを研究で使用する場合は、以下を引用してください：
+@article{soccertrack_v2_2025,
+ title={SoccerTrack v2: A Full-Pitch Multi-View Soccer Dataset for Game State Reconstruction},
+ author={Scott, Atom and others},
+ journal={arXiv preprint arXiv:2508.01802},
+ year={2025},
+ url={https://arxiv.org/abs/2508.01802}
+}謝辞
++ 本研究は、JST SPRING（助成番号 JPMJSP2108）およびJSPS科研費の支援を受けて実施されました。 + データ収集にご協力いただいたすべての参加チームおよび大学に感謝いたします。 +
++ データ収集は、Playboxにより実現されました。 + Playboxは、最先端のスポーツ映像解析技術で人の動きを計算可能にする大学発スタートアップです。 + サッカーやその他のスポーツ向けの自動カメラシステムとAI駆動の解析ツールをぜひご覧ください！⚽ +
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