Punteggio delle frecce letto da foto: studio Ma 2023

Due informatici dell'Università di Galway propongono un sistema che legge il punteggio da una foto del bersaglio fatta con lo smartphone. Il lavoro ha due parti. Una rete neurale (una U-Net modificata, presa da un metodo nato per contare le persone in mezzo alla folla) cerca il punto in cui ogni freccia entra nella carta; una parte di elaborazione delle immagini riconosce il visual dai colori degli anelli, corregge la prospettiva, trova il centro e assegna a ogni freccia il valore dell'anello in cui cade.

I risultati sono pochi e gli autori li presentano con prudenza. Su un gruppo di validazione fatto di visual strappati in modo casuale, richiamo e precisione erano intorno al 40%: la rete trovava circa quattro frecce su dieci, e circa quattro segnalazioni su dieci corrispondevano a una freccia. Su cinque foto di visual puliti le ha trovate tutte, senza segnalazioni in più. Gli stessi autori scrivono di non sapere se questa architettura potrà arrivare a una precisione tale da sostituire la lettura e il conteggio a mano. Sul punteggio finale, cioè su quante frecce ricevono il valore corretto, non viene dato nessun numero.

Per addestrare la rete gli autori hanno fotografato 480 bersagli durante gli allenamenti, con punteggi, colori delle frecce, angolazioni, sfondi e gradi di usura della carta diversi. Ogni freccia è stata segnata a mano con un punto e con il suo valore, da 1 a 10, più una classe per le frecce fuori bersaglio; ruotando e ribaltando le immagini ne hanno ricavate altre 86.400. Sono visual indoor FITA, e il nome del dataset pubblicato su Kaggle indica quelli da 60 cm.

La rete è stata allenata per circa 1.000 epoche, finché la funzione di perdita è scesa sotto 10, e poi provata sulle due serie di immagini descritte sopra. La parte di punteggio isola il visual con una maschera di colore (per esempio sul blu), riduce il rumore, corregge l'inclinazione degli anelli, ne calcola le dimensioni e confronta con queste le coordinate trovate dalla rete. Il testo ricorda che una freccia sulla riga prende il punteggio più alto, ma non spiega come il sistema applichi questa regola.

È un contributo breve, quattro pagine presentate a un convegno, e descrive un prototipo a metà strada. Le prove sono minime: il numero di immagini del gruppo di validazione non è indicato, e il test riuscito riguarda cinque foto. Non si sa quante frecce contenessero, a che distanza o con che telefono siano state scattate, né se venissero dalle stesse sedute usate per l'addestramento. Le 86.400 immagini in più sono varianti ruotate e ribaltate delle stesse 480, non foto nuove.

Manca soprattutto la misura che interessa a chi tira: quante frecce ricevono il punteggio corretto e quanto il punto stimato è lontano da quello reale. Il passaggio a un'applicazione che funzioni sul telefono, per gli autori, resta lavoro futuro.

Per chi tira oggi non cambia niente: il sistema non è pronto e i suoi autori lo dicono. Il lavoro aiuta però a capire dove sta la difficoltà di contare i punti da una foto. Su carta nuova trovare i fori è facile; su un visual consumato, con strappi e buchi vecchi, la rete si confondeva e ne riconosceva meno della metà. È possibile che un'app che legge i punteggi dalla fotocamera incontri un limite simile a fine seduta, con il visual pieno di fori, ma lo studio non prova nessuna app in commercio. Nel registro conta come descrizione di uno strumento, non come prova che uno strumento funzioni.