論文の概要: VREN: Volleyball Rally Dataset with Expression Notation Language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13846v1
- Date: Wed, 28 Sep 2022 05:52:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-29 17:41:09.630916
- Title: VREN: Volleyball Rally Dataset with Expression Notation Language
- Title（参考訳）: VREN:表現表記言語を用いたバレーボールラリーデータセット
- Authors: Haotian Xia, Rhys Tracy, Yun Zhao, Erwan Fraisse, Yuan-Fang Wang,
Linda Petzold
- Abstract要約: 本研究は,室内バレーボール場とコンピュータ科学のギャップを埋めるものである。
最初の目標は、プレイヤーの行動とポジションに関する重要かつ簡潔な要約を含むデータセットをキュレートすることである。
第2の目標は,ゲーム内のラリープロセスを完全に記述するための,バレーボール記述言語の導入だ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.83754572186922
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This research is intended to accomplish two goals: The first goal is to
curate a large and information rich dataset that contains crucial and succinct
summaries on the players' actions and positions and the back-and-forth travel
patterns of the volleyball in professional and NCAA Div-I indoor volleyball
games. While several prior studies have aimed to create similar datasets for
other sports (e.g. badminton and soccer), creating such a dataset for indoor
volleyball is not yet realized. The second goal is to introduce a volleyball
descriptive language to fully describe the rally processes in the games and
apply the language to our dataset. Based on the curated dataset and our
descriptive sports language, we introduce three tasks for automated volleyball
action and tactic analysis using our dataset: (1) Volleyball Rally Prediction,
aimed at predicting the outcome of a rally and helping players and coaches
improve decision-making in practice, (2) Setting Type and Hitting Type
Prediction, to help coaches and players prepare more effectively for the game,
and (3) Volleyball Tactics and Attacking Zone Statistics, to provide advanced
volleyball statistics and help coaches understand the game and opponent's
tactics better. We conducted case studies to show how experimental results can
provide insights to the volleyball analysis community. Furthermore,
experimental evaluation based on real-world data establishes a baseline for
future studies and applications of our dataset and language. This study bridges
the gap between the indoor volleyball field and computer science.
- Abstract（参考訳）: 第一の目的は、プロとncaa div-iの屋内バレーボール競技における、選手の行動と位置およびバレーボールの前後移動パターンに関する重要かつ簡潔な要約を含む、大規模で情報豊富なデータセットをキュレートすることである。
以前の研究では、他のスポーツ(バドミントンやサッカーなど)向けに同様のデータセットを作成することを目標としていたが、屋内バレーボールのためのデータセットの作成はまだ実現されていない。
2つ目の目標は、ゲームのラリープロセスを完全に記述し、言語をデータセットに適用するための、バレーボール記述言語の導入です。
Based on the curated dataset and our descriptive sports language, we introduce three tasks for automated volleyball action and tactic analysis using our dataset: (1) Volleyball Rally Prediction, aimed at predicting the outcome of a rally and helping players and coaches improve decision-making in practice, (2) Setting Type and Hitting Type Prediction, to help coaches and players prepare more effectively for the game, and (3) Volleyball Tactics and Attacking Zone Statistics, to provide advanced volleyball statistics and help coaches understand the game and opponent's tactics better.
実験結果がバレーボール分析コミュニティにどのような洞察を与えるかを示すために事例研究を行った。
さらに、実世界データに基づく実験評価により、データセットと言語の将来研究と応用のためのベースラインが確立される。
本研究は,室内バレーボールとコンピュータ科学のギャップを埋めるものである。
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