SoccerTrack v2 - ゲーム状態再構築のためのフルピッチサッカーデータセット

概要

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

昼の試合 - フルピッチカバレッジ

夜の試合 - スタジアム環境

GSRアノテーション例

2Dピッチミニマップ with 選手位置 & トラックID

デモ動画

GSRオーバーレイ付きトラッキング可視化サンプル

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

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:

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:

• Pass

• Drive

• Header

• High Pass

• Out

• Cross

• Throw In

• Shot

• Ball Player Block

• Player Successful Tackle

• Free Kick

• Goal

タスク & ベンチマーク

ゲーム状態再構築（GSR）

GSR: パノラマ映像 → 選手役割付き2Dピッチ座標

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）

BAS: 12種類のボールイベントクラスを持つ時系列アクション検出

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）

MOT: バウンディングボックスとIDを用いた永続的な選手トラッキング

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

The dataset is organized as follows:

SoccerTrack-v2/
├── videos/          # Panoramic 4K video files (1-n MP4s per match)
├── gsr/             # Per-frame GSR annotations (JSON/CSV)
├── bas/             # Ball Action Spotting event annotations (JSON/CSV)
└── splits/          # Train/val/test split definitions (match-level)

GSR Annotation Fields

frame: Frame number
time: Timestamp in video
player_id: Unique track ID (persistent throughout match)
x, y: 2D pitch coordinates in meters
role: player / goalkeeper / referee / other
team_side: left / right / null
jersey_number: 0–99 / null

BAS Annotation Fields

time: Global timestamp aligned to video timeline
event_class: One of 12 action classes
team: Team performing the action
player_id: Track ID (when available)

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：

💾 Google Drive

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.txt

3. 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。

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！⚽