論文の概要: ShuttleSet: A Human-Annotated Stroke-Level Singles Dataset for Badminton Tactical Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04948v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 05:41:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 16:13:53.625793
• Title: ShuttleSet: A Human-Annotated Stroke-Level Singles Dataset for Badminton Tactical Analysis
• Title（参考訳）: ShuttleSet: バドミントン戦術分析のための人間注釈のストロークレベルシングルセット
• Authors: Wei-Yao Wang, Yung-Chang Huang, Tsi-Ui Ik, Wen-Chih Peng
• Abstract要約: 我々は、アノテートされたストロークレベルの記録を持つ、公開可能な最大のバドミントンシングルスデータセットであるShuttleSetを紹介する。 104セット、3,685ラリー、36,492ストロークが2018年から2021年にかけて44試合に出場し、27人の男子シングルと女子シングルが出場した。 ShuttleSetはコンピュータ支援ラベル付けツールで手動で注釈付けされ、ショットタイプを選択する際のラベル付け効率と有効性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.609957071296952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the recent progress in sports analytics, deep learning approaches have demonstrated the effectiveness of mining insights into players' tactics for improving performance quality and fan engagement. This is attributed to the availability of public ground-truth datasets. While there are a few available datasets for turn-based sports for action detection, these datasets severely lack structured source data and stroke-level records since these require high-cost labeling efforts from domain experts and are hard to detect using automatic techniques. Consequently, the development of artificial intelligence approaches is significantly hindered when existing models are applied to more challenging structured turn-based sequences. In this paper, we present ShuttleSet, the largest publicly-available badminton singles dataset with annotated stroke-level records. It contains 104 sets, 3,685 rallies, and 36,492 strokes in 44 matches between 2018 and 2021 with 27 top-ranking men's singles and women's singles players. ShuttleSet is manually annotated with a computer-aided labeling tool to increase the labeling efficiency and effectiveness of selecting the shot type with a choice of 18 distinct classes, the corresponding hitting locations, and the locations of both players at each stroke. In the experiments, we provide multiple benchmarks (i.e., stroke influence, stroke forecasting, and movement forecasting) with baselines to illustrate the practicability of using ShuttleSet for turn-based analytics, which is expected to stimulate both academic and sports communities. Over the past two years, a visualization platform has been deployed to illustrate the variability of analysis cases from ShuttleSet for coaches to delve into players' tactical preferences with human-interactive interfaces, which was also used by national badminton teams during multiple international high-ranking matches.
• Abstract（参考訳）: スポーツ分析の最近の進歩により、深層学習アプローチは、パフォーマンス品質とファンエンゲージメントを改善するためのプレイヤーの戦術に対するマイニングインサイトの有効性を示した。 これは、公開地真実データセットが利用可能であることによる。 アクション検出のためのターンベースのスポーツ用のデータセットはいくつか存在するが、これらのデータセットは、ドメインの専門家による高価なラベル付け作業が必要であり、自動テクニックを使用して検出することが難しいため、構造化されたソースデータとストロークレベルのレコードを著しく欠いている。 その結果、既存のモデルがより困難な構造を持つターンベースシーケンスに適用された場合、人工知能アプローチの開発は著しく妨げられる。 本稿では,アノテートされたストロークレベルレコードを持つ,最大のバドミントンシングルスデータセットであるshuttlesetを提案する。 2018年から2021年までの44試合で104セット、3,685試合、36,492ストローク、27人の男子シングルスと女子シングルスプレーヤーが参加した。 ShuttleSetはコンピュータ支援のラベル付けツールで手動で注釈付けされ、18の異なるクラス、対応するヒット位置、各ストロークにおける両方のプレイヤーの位置を選択することで、ショットタイプのラベル付け効率と有効性を高める。 実験では,複数のベンチマーク(脳卒中影響,脳卒中予測,運動予測)を基準として提供し,ターンベースの分析にshuttlesetを使うことの実用性を示す。 過去2年間で、ShuttleSetの分析ケースの多様性を示すために可視化プラットフォームがデプロイされ、コーチがプレイヤーの戦術的嗜好を人間と対話するインターフェースで掘り下げている。

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