論文の概要: 6MapNet: Representing soccer players from tracking data by a triplet network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04720v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 07:57:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 13:41:18.093180
• Title: 6MapNet: Representing soccer players from tracking data by a triplet network
• Title（参考訳）: 6MapNet: トリオットネットワークによるデータ追跡からサッカー選手を表現
• Authors: Hyunsung Kim, Jihun Kim, Dongwook Chung, Jonghyun Lee, Jinsung Yoon, Sang-Ki Ko
• Abstract要約: 我々は,ゲーム内GPSデータを用いて,プレイヤーの動きスタイルを効果的に把握できる6MapNetというトリプルトネットワークを構築した。 Ourworksは、これらのヒートマップペアを、演奏スタイルの実際の類似性に対応する特徴ベクトルにマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.343859572602558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although the values of individual soccer players have become astronomical, subjective judgments still play a big part in the player analysis. Recently, there have been new attempts to quantitatively grasp players' styles using video-based event stream data. However, they have some limitations in scalability due to high annotation costs and sparsity of event stream data. In this paper, we build a triplet network named 6MapNet that can effectively capture the movement styles of players using in-game GPS data. Without any annotation of soccer-specific actions, we use players' locations and velocities to generate two types of heatmaps. Our subnetworks then map these heatmap pairs into feature vectors whose similarity corresponds to the actual similarity of playing styles. The experimental results show that players can be accurately identified with only a small number of matches by our method.
• Abstract（参考訳）: 個々のサッカー選手の価値観は天文学的になったが、主観的判断は依然として選手分析において大きな役割を果たしている。 近年,ビデオベースのイベントストリームデータを用いてプレイヤーのスタイルを定量的に把握する試みが試みられている。 しかし、アノテーションのコストとイベントストリームデータの分散性のためにスケーラビリティにいくつかの制限がある。 本稿では,ゲーム内gpsデータを用いてプレイヤーの動作スタイルを効果的に把握できるトリプルトネットワーク6mapnetを構築した。 サッカー特有のアクションのアノテーションがなければ、プレイヤーの位置と速度を使って2種類のヒートマップを生成する。 私たちのサブネットワークは、これらのヒートマップペアを、演奏スタイルの実際の類似性に対応する特徴ベクトルにマッピングします。 実験の結果,プレイヤーは少数のマッチのみで正確に識別できることがわかった。

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