スポーツ映像に対するシーンのアノテーション効率化 - Preferred Networks Research & Development本記事は、2019年インターンシップとして勤務した佐々木 克仁さんによる寄稿です。 はじめまして。PFNの2019年夏季インターンシップに参加させていただいた東京大学修士1年の佐々木克仁です。大学ではHCIの研究をしています。WEB開発が好きです。 テーマとその背景 今回のインターンシップで私が取り組んだ研究テーマは「スポーツ映像に対するシーンのアノテーション効率化」です。 PFNでは、スポーツ映像の中でチームが取っている戦術を推定し、スポーツの戦術解析に応用するシステムを開発しています。このような推定を実現する機械学習モデルを学習するためには、チームが取っている戦術とその時間範囲（以降シーンと呼びます）がスポーツ映像にアノテーションされた大量のデータセットが要求されます。しかし、スポーツ映像におけるシーンの戦術レベルでの詳細な区別を一般の人々が行うのは困難で、そのスポーツに精通した専門家
