近日，一篇題為《Following Messi with TensorFlow and Object Detection》的教程文章展示了如何通過 TensorFlow 訓練定制的目標檢測模型，以專門定位和識別足球巨星梅西;同時作者也希望這一技術有助于催生出足球新戰術，提升賽事水平。

我們之前曾把 TensorFlow 與目標檢測模型結合使用，但使用的一直是預先設定的傳統數據集，比如 COCO。這次的挑戰將再高一級，我會分析一個足球比賽的片段，并識別其中至少一個球員。

一提到足球，你首先想到的可能是那些天才球員，比如阿根廷人梅西。本文中，我將會：

• 訓練一個定制的目標識別模型以定位梅西
• 選擇一個真實的賽事轉播視頻(本文中我使用的今年 8 月 31 日世界杯預選賽南美區，烏拉圭對戰阿根廷的錄像)，看看我們能得到什么結果。
• 通過這項技術，我們或許可以設計新的戰術，提高足球賽事的水平。

注意：我們將會結合使用 TensorFlow 與上述目標檢測模型，且均具備 Apache License 2.0 許可證。

我們將從最終獲取的結果開始：

比賽中的一段慢動作回放

如果你對此感興趣，我建議你多花點時間一步一步學習該模型的搭建步驟。

它包含三個重要的步驟：

1. 構建有目標可供檢測的定制數據集
2. 通過 TensorFlow 訓練和評估該模型
3. 運用該模型

步驟：

構建自定義數據集 Moment

1. 我們查看官方文檔，就會發現有單獨的部分介紹如何構建自定義數據集。地址：

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/using_your_own_dataset.md

2. 我們需要想要檢測的物體的圖像，并且需要給它們打標簽。

• 對于這種情況，我使用的是 RectLabel 工具，對于 MacOS 是一個不錯的選擇。(也有其他替代工具，如 LabelImg。)
• 然后就是***次測試，我收集來的 119 張足球比賽的圖像(數量很小，但對測試來說足夠了)。

我給大約 100 張梅西的圖片添加了標簽。

注：如要將樣本投入正式的應用，這一步就需要更多圖像。

3. 下一步是把照片和對應的 tag 轉換成 TFFormat 文件。腳本地址：

https://github.com/nbortolotti/tensorflow-code-experiences/blob/master/custom_model_object_detection/generate_tfrecord.py。(我使用了中間步驟將 xml 注釋標簽轉換成 csv，腳本地址：

https://github.com/nbortolotti/tensorflow-code-experiences/blob/master/custom_model_object_detection/xml_metadata_csv.py。)

4. 記住：***的環境是構建一個訓練集和評估集。

訓練/評估自定義模型 Moment

5. 上述文件完成后，我們就可以訓練和評估模型了。

這一步我使用的是機器學習引擎，因為我沒有本地基礎架構可以在 1 小時內執行完整個過程。(官方說明：

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_on_cloud.md)

5 個工作線程使用標準 GPU。

同樣強烈推薦使用 TensorBoard 對訓練和評估過程進行可視化。

記住：直接使用谷歌云存儲。也就是說，所有文件必須在這種 repository 類型中，以與訓練引擎完成互動。

TensorBoardML 中的 TotalLoss

機器學習引擎工作示例

6. 使用了 21.77 個單元，經過 1 小時 9 分鐘和 2 萬次迭代之后，我們得到了多個檢查點和一個可用模型。

7. 我們使用***進的檢查點，使用訓練好的模型進行推斷。(官方文檔：

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/exporting_models.md)

使用自定義模型 Moment

8. 我們將從以下選項中使用該模型：

• 使用該模型和利用檢測結果生成視頻的腳本。實現示例：https://github.com/nbortolotti/tensorflow-code-experiences/blob/master/custom_model_object_detection/od_video_generator.py。
• 實時評估視頻和解碼標簽以計算阿根廷球星的外表的腳本。實現示例：https://github.com/nbortolotti/tensorflow-code-experiences/blob/master/custom_model_object_detection/od_video_label_detector.py
• 注意：使用慢鏡頭的同樣的 demo。地址：https://www.youtube.com/watch?v=ZCUJJN0q-To
• 更多示例信息，詳見：https://github.com/nbortolotti/tensorflow-code-experiences/tree/master/custom_model_object_detection

這可能只是這項有趣研究的開始……后續也許會涉及到如何改進體育戰術、囊括更多運動員和驗證關聯。現在，我們僅僅使用傳統的電視直播信息，如果我們使用更清晰或能看到球場全景的攝像頭，又會發生什么呢?

所有球員的位置都可以得到計算。事實上，我們的實驗證明了用機器學習識別球員非常容易，但是我們能根據球員的位置和他們擅長的技術找到更好的戰術嗎?

我希望你能從中獲得樂趣，希望在未來，我們能夠看到更多體育領域的 TensorFlow 實現。

原文：

https://becominghuman.ai/following-messi-with-tensorflow-and-object-detection-20ba6d75667

【本文是51CTO專欄機構“機器之心”的原創譯文，微信公眾號“機器之心( id: almosthuman2014)”】

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