論文の概要: ShuttleSet22: Benchmarking Stroke Forecasting with Stroke-Level
Badminton Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15664v2
- Date: Wed, 28 Jun 2023 20:50:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-30 10:11:05.623276
- Title: ShuttleSet22: Benchmarking Stroke Forecasting with Stroke-Level
Badminton Dataset
- Title（参考訳）: ShuttleSet22: ストロークレベルバドミントンデータセットによるストローク予測のベンチマーク
- Authors: Wei-Yao Wang, Wei-Wei Du, Wen-Chih Peng
- Abstract要約: 2022年の上位試合から収集したバドミントンシングルスデータセットであるShuttleSet22を提供する。
ShuttleSet22は、トレーニングセットで30,172回、トレーニングセットで2,888回、検証セットで450回、テストセットで2,040回、テストセットで2,888回で構成されている。
ShuttleSet22で既存の作業のベンチマークを行うため、ShuttleNetの最先端のストローク予測手法を対応するストローク予測タスクでテストした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2405734957622245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, badminton analytics has drawn attention due to the
advancement of artificial intelligence and the efficiency of data collection.
While there is a line of effective applications to improve and investigate
player performance, there are only a few public badminton datasets that can be
used for researchers outside the badminton domain. Existing badminton singles
datasets focus on specific matchups; however, they cannot provide comprehensive
studies on different players and various matchups. In this paper, we provide a
badminton singles dataset, ShuttleSet22, which is collected from high-ranking
matches in 2022. ShuttleSet22 consists of 30,172 strokes in 2,888 rallies in
the training set, 1,400 strokes in 450 rallies in the validation set, and 2,040
strokes in 654 rallies in the testing set with detailed stroke-level metadata
within a rally. To benchmark existing work with ShuttleSet22, we test the
state-of-the-art stroke forecasting approach, ShuttleNet, with the
corresponding stroke forecasting task, i.e., predict the future strokes based
on the given strokes of each rally. We also hold a challenge, Track 2:
Forecasting Future Turn-Based Strokes in Badminton Rallies, at CoachAI
Badminton Challenge 2023 to boost researchers to tackle this problem. The
baseline codes and the dataset will be made available on
https://github.com/wywyWang/CoachAI-Projects/tree/main/CoachAI-Challenge-IJCAI2023.
- Abstract（参考訳）: 近年、人工知能の進歩とデータ収集の効率化により、バドミントン分析が注目を集めている。
プレイヤーのパフォーマンスを改善し、調査するための効果的なアプリケーションはいくつかあるが、バドミントン領域以外の研究者に使用できる公開バドミントンデータセットはわずかである。
既存のバドミントンシングルスデータセットは特定のマッチアップに焦点を当てているが、異なるプレイヤーや様々なマッチアップに関する包括的な研究は提供できない。
本稿では,バドミントン・シングルス・データセットであるshuttleset22を2022年に高位の試合から収集した。
shuttleset22はトレーニングセット2,888回の30,172ストローク、バリデーションセット450回の1,400ストローク、ラリー内の詳細なストロークレベルメタデータを備えたテストセット654の2,040ストロークで構成される。
shuttleset22で既存の作業をベンチマークするために、shuttlenetという最先端のストローク予測手法をテストし、対応するストローク予測タスク、すなわち各ラリーの所定のストロークに基づいて将来のストロークを予測する。
また、coachai badminton challenge 2023で、バドミントン集会における今後のターンベースのストロークを予測することで、この問題に取り組む研究者を増やそうとしています。
ベースラインコードとデータセットはhttps://github.com/wywyWang/CoachAI-Projects/tree/main/CoachAI-Challenge-IJCAI2023で公開される。
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