論文の概要: Benchmarking Stroke Forecasting with Stroke-Level Badminton Dataset
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15664v3
- Date: Mon, 22 Apr 2024 03:43:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 01:02:16.581136
- Title: Benchmarking Stroke Forecasting with Stroke-Level Badminton Dataset
- Title（参考訳）: 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, Tsi-Ui Ik,
- 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での既存の作業のベンチマークには、CoachAI Badminton Challenge @ IJCAI 2023でのTrack 2: Forecasting Future Turn-Based Strokes in Badminton Ralliesという課題がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.502952342104644
- 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 by 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 hold a challenge, Track 2: Forecasting Future Turn-Based Strokes in Badminton Rallies, at CoachAI Badminton Challenge @ IJCAI 2023, to encourage researchers to tackle this real-world problem through innovative approaches and to summarize insights between the state-of-the-art baseline and improved techniques, exchanging inspiring ideas. The baseline codes and the dataset are made available at 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されている。
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がありますが、バドミントンドメイン以外の研究者が使用可能なパブリックなバドミントンデータセットはごくわずかです。
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,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を提案する。
ShuttleSet22は、トレーニングセットで30,172ストローク、トレーニングセットで2,888トローク、検証セットで450トロークで1,400トローク、テストセットで654トロークで2,040トローク、ラリーで詳細なストロークレベルのメタデータで構成されている。
CoachAI Badminton Challenge @IJCAI 2023では、研究者が革新的なアプローチを通じてこの現実世界の問題に取り組むことを奨励し、最先端のベースラインと改善された技術の間の洞察をまとめ、アイデアを交換する。
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で公開されている。
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