Fori delle frecce letti dal computer: Shepherd 2026

Il lavoro presenta un sistema che, da una foto di un visual indoor da 40 cm, trova ogni foro di freccia, ne misura la posizione rispetto al centro e calcola il punteggio con la regola della riga. L'autore, della Johns Hopkins University, lo ha addestrato su 48 foto con 5.084 fori segnati a mano e lo ha valutato con una validazione incrociata a tre blocchi, provando ogni volta il modello sulle foto che non aveva usato per imparare. In media il sistema ha trovato l'84,1% dei fori (richiamo 0,841), il 95,1% delle sue segnalazioni corrispondeva a un foro (precisione 0,951), con un F1 di 0,893 e un errore medio di posizione di 1,41 mm.

Sul punteggio medio di ogni foto, lo scarto mediano rispetto a quello calcolato dai fori segnati a mano è dell'1,8% (media 2,6%), senza una tendenza a sovrastimare o sottostimare. Il baricentro del gruppo cade in mediana a 4,00 mm da quello reale (media 4,90 mm), cioè a meno di un quarto della larghezza di un anello, che sul 40 cm è di 20 mm. I fori mancati sono soprattutto quelli sovrapposti, quando due o più frecce entrano a meno di un diametro d'asta l'una dall'altra; le segnalazioni senza foro vengono da strappi e lembi di carta su visual molto consumati.

Le 48 foto sono state scattate durante gli allenamenti, da angolazioni diverse, con un numero di fori che va da 3 a più di cento. Un primo passaggio di visione artificiale classica raddrizza l'immagine: riconosce dai colori i confini tra giallo e rosso, rosso e blu, blu e nero, nero e bianco (a 40, 80, 120 e 160 mm dal centro), li approssima con ellissi e deforma la foto finché gli anelli diventano cerchi concentrici, con una scala di circa 0,195 mm per pixel.

Su questa immagine lavora una grande rete di visione già allenata su immagini generiche (DINOv3), lasciata ferma; l'autore aggiunge piccoli strati addestrabili, 3,8 milioni di parametri su 308 milioni, che producono una mappa dei centri dei fori. Per compensare il numero ridotto di foto, le immagini sono state variate con rotazioni, ribaltamenti, sfocature, rumore e cambi di luce. Un foro trovato conta come corretto se cade entro 15 pixel, cioè 11,7 mm, da quello segnato a mano. Per il punteggio la distanza dal centro viene ridotta del raggio dell'asta (2,25 mm, per aste da 4,5 mm), così da applicare la regola della riga.

L'autore stesso elenca i limiti principali: le 48 foto vengono da un solo arciere e da un solo campo, e il sistema è stato provato solo sul visual da 40 cm. Non c'è un gruppo di foto tenuto da parte e mai visto durante la scelta del modello: le impostazioni sono state scelte e poi valutate sugli stessi tre blocchi, il che può far apparire i risultati un po' migliori di come sarebbero su foto nuove.

Il criterio di 11,7 mm per considerare trovato un foro è largo rispetto a un anello da 20 mm, anche se l'errore medio sui fori trovati resta di 1,41 mm. Un dettaglio non torna: la soglia di rilevamento scelta è 0,5, mentre la ricerca descritta esplorava valori da 0,01 a 0,4. Il confronto con un sistema precedente per i bersagli all'aperto (1,77 mm di errore) non è diretto, come ammette l'autore, perché visual, immagini e criteri sono diversi. È un preprint su arXiv, non ancora sottoposto a revisione.

Lo studio non riguarda il tiro ma uno strumento che a chi tira può servire: ricavare da una foto del visual non solo il totale ma la posizione di ogni freccia, quindi il raggruppamento e lo spostamento medio del gruppo rispetto al centro. Sulle foto di un solo arciere il sistema ritrova il punteggio medio con uno scarto di pochi punti percentuali e il centro del gruppo entro pochi millimetri, abbastanza per vedere se il gruppo tende stabilmente da una parte. Il punto debole è proprio il visual di chi raggruppa bene: quando le frecce si accumulano nello stesso punto e i fori si sovrappongono, il sistema ne conta meno di quanti sono. Come si comporti su altri visual, con altra luce e altri telefoni, resta da provare.