近日，一篇题为《Following Messi with TensorFlow and Object Detection》的教程文章展示了如何通过 TensorFlow 训练定制的目标检测模型，以专门定位和识别足球巨星梅西；同时作者也希望这一技术有助于催生出足球新战术，提升赛事水平。
我们之前曾把 TensorFlow 与目标检测模型结合使用，但使用的一直是预先设定的传统数据集，比如 COCO。这次的挑战将再高一级，我会分析一个足球比赛的片段，并识别其中至少一个球员。
一提到足球，你首先想到的可能是那些天才球员，比如阿根廷人梅西。本文中，我将会：
- 训练一个定制的目标识别模型以定位梅西
- 选择一个真实的赛事转播视频（本文中我使用的今年 8 月 31 日世界杯预选赛南美区，乌拉圭对战阿根廷的录像），看看我们能得到什么结果。
- 通过这项技术，我们或许可以设计新的战术，提高足球赛事的水平。
注意：我们将会结合使用 TensorFlow 与上述目标检测模型，且均具备 Apache License 2.0 许可证。
我们将从最终获取的结果开始：
比赛中的一段慢动作回放
如果你对此感兴趣，我建议你多花点时间一步一步学习该模型的搭建步骤。
它包含三个重要的步骤：
- 构建有目标可供检测的定制数据集
- 通过 TensorFlow 训练和评估该模型
- 运用该模型
步骤：
构建自定义数据集 Moment
1. 我们查看官方文档，就会发现有单独的部分介绍如何构建自定义数据集。地址：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/using_your_own_dataset.md
2. 我们需要想要检测的物体的图像，并且需要给它们打标签。
- 对于这种情况，我使用的是 RectLabel 工具，对于 MacOS 是一个不错的选择。（也有其他替代工具，如 LabelImg。）
- 然后就是第一次测试，我收集来的 119 张足球比赛的图像（数量很小，但对测试来说足够了）。
我给大约 100 张梅西的图片添加了标签。
注：如要将样本投入正式的应用，这一步就需要更多图像。
3. 下一步是把照片和对应的 tag 转换成 TFFormat 文件。脚本地址：https://github.com/nbortolotti/tensorflow-code-experiences/blob/master/custom_model_object_detection/generate_tfrecord.py。（我使用了中间步骤将 xml 注释标签转换成 csv，脚本地址：https://github.com/nbortolotti/tensorflow-code-experiences/blob/master/custom_model_object_detection/xml_metadata_csv.py。）
4. 记住：完美的环境是构建一个训练集和评估集。
训练／评估自定义模型 Moment
5. 上述文件完成后，我们就可以训练和评估模型了。
这一步我使用的是机器学习引擎，因为我没有本地基础架构可以在 1 小时内执行完整个过程。（官方说明：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_on_cloud.md）
5 个工作线程使用标准 GPU。
同样强烈推荐使用 TensorBoard 对训练和评估过程进行可视化。
记住：直接使用谷歌云存储。也就是说，所有文件必须在这种 repository 类型中，以与训练引擎完成互动。
TensorBoardML 中的 TotalLoss
机器学习引擎工作示例
6. 使用了 21.77 个单元，经过 1 小时 9 分钟和 2 万次迭代之后，我们得到了多个检查点和一个可用模型。
7. 我们使用最先进的检查点，使用训练好的模型进行推断。（官方文档：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/exporting_models.md）
使用自定义模型 Moment
8. 我们将从以下选项中使用该模型：
使用该模型和利用检测结果生成视频的脚本。实现示例：https://github.com/nbortolotti/tensorflow-code-experiences/blob/master/custom_model_object_detection/od_video_generator.py。
实时评估视频和解码标签以计算阿根廷球星的外表的脚本。实现示例：https://github.com/nbortolotti/tensorflow-code-experiences/blob/master/custom_model_object_detection/od_video_label_detector.py
注意：使用慢镜头的同样的 demo。地址：https://www.youtube.com/watch?v=ZCUJJN0q-To
更多示例信息，详见：https://github.com/nbortolotti/tensorflow-code-experiences/tree/master/custom_model_object_detection
这可能只是这项有趣研究的开始……后续也许会涉及到如何改进体育战术、囊括更多运动员和验证关联。现在，我们仅仅使用传统的电视直播信息，如果我们使用更清晰或能看到球场全景的摄像头，又会发生什么呢？
所有球员的位置都可以得到计算。事实上，我们的实验证明了用机器学习识别球员非常容易，但是我们能根据球员的位置和他们擅长的技术找到更好的战术吗？
我希望你能从中获得乐趣，希望在未来，我们能够看到更多体育领域的 TensorFlow 实现。
