論文の概要: Ball Trajectory Inference from Multi-Agent Sports Contexts Using Set
Transformer and Hierarchical Bi-LSTM
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08206v1
- Date: Wed, 14 Jun 2023 02:19:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 20:34:01.290910
- Title: Ball Trajectory Inference from Multi-Agent Sports Contexts Using Set
Transformer and Hierarchical Bi-LSTM
- Title（参考訳）: 集合変換器と階層型Bi-LSTMを用いた多エージェントスポーツコンテキストからの球軌道推定
- Authors: Hyunsung Kim, Han-Jun Choi, Chang Jo Kim, Jinsung Yoon, Sang-Ki Ko
- Abstract要約: 本稿では,ボールトラッキングに代わる費用対効果として,選手軌道からの球軌道推定フレームワークを提案する。
実験の結果,本モデルでは,自然かつ正確な軌道と,許容可能な球の保持を同時に行うことができることがわかった。
提案するフレームワークの実用的応用には,トラジェクティブ・インプットの欠如,半自動パスアノテーション,マッチブロードキャストのための自動ズームイン,保持可能な性能指標の算出などがある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.884300680050316
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As artificial intelligence spreads out to numerous fields, the application of
AI to sports analytics is also in the spotlight. However, one of the major
challenges is the difficulty of automated acquisition of continuous movement
data during sports matches. In particular, it is a conundrum to reliably track
a tiny ball on a wide soccer pitch with obstacles such as occlusion and
imitations. Tackling the problem, this paper proposes an inference framework of
ball trajectory from player trajectories as a cost-efficient alternative to
ball tracking. We combine Set Transformers to get permutation-invariant and
equivariant representations of the multi-agent contexts with a hierarchical
architecture that intermediately predicts the player ball possession to support
the final trajectory inference. Also, we introduce the reality loss term and
postprocessing to secure the estimated trajectories to be physically realistic.
The experimental results show that our model provides natural and accurate
trajectories as well as admissible player ball possession at the same time.
Lastly, we suggest several practical applications of our framework including
missing trajectory imputation, semi-automated pass annotation, automated
zoom-in for match broadcasting, and calculating possession-wise running
performance metrics.
- Abstract（参考訳）: 人工知能が多くの分野に広がるにつれ、スポーツ分析へのAIの適用も注目されている。
しかしながら、主な課題の1つは、スポーツの試合中に連続移動データを自動取得することの困難さである。
特に、オクルージョンや模倣などの障害物のある広いサッカーピッチで、小さなボールを確実に追跡することはコンウンダラムである。
そこで本稿では,ボールトラッキングに代わる費用対効果として,選手軌道からの球軌道推定フレームワークを提案する。
我々は、集合トランスフォーマーを組み合わせ、マルチエージェントコンテキストの置換不変および同変表現と、プレイヤーボールの保持を中間的に予測して最終軌道推定をサポートする階層的アーキテクチャを得る。
また,現実的損失項とポストプロセッシングを導入し,推定軌跡を物理的に現実的なものにする。
実験の結果, 本モデルは, 球の保持と同時に, 自然かつ正確な軌道を提供することがわかった。
最後に, 軌道インプテーションの欠如, 半自動パスアノテーション, マッチブロードキャストのための自動ズームイン, ホールドワイズ性能指標の算出など, 本フレームワークの実用的応用について提案する。
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