基于深度学习的足球比赛视频目标检测（含数据集）- YOLOv8 微调与 SoccerNet

简介：
本研究利用YOLOv8对SoccerNet数据集进行微调，实现高效的足球比赛中多目标实时检测，提升运动分析精度。 在深度学习领域进行足球比赛视频目标检测的研究项目使用了YOLOv8算法，并进行了微调以适应特定需求。该项目采用Python编程语言实现，内容包括源代码、数据集以及论文等。 本项目的目的是利用YOLO（You Only Look Once）算法对足球比赛中出现的目标进行准确识别和定位。为了更好地展示研究成果并促进技术交流，项目提供了完整的源码供其他研究者参考与学习，并且包含了一个特定的数据集以确保模型的训练效果良好。 数据集中包含了九场完整比赛视频素材的一半内容（即每场比赛分为两部分），参赛者需要完成的任务是在这些视频片段中识别三种不同类型的比赛事件。对于这三种类型的详细描述，可以在项目的“事件描述”页面找到相关信息。此外，在整个竞赛过程中会设置两个阶段：训练期和预测期。 在训练期间，提交的模型将仅与公开排行榜上的测试数据进行比较；而在预测期内，则使用未见过的新比赛视频片段来评估参赛者所开发算法的实际性能表现，并更新私人排行榜以反映最终结果。