論文の概要: TemPose-TF-ASF: Two-Stage Bidirectional Stroke Context Fusion for Badminton Stroke Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02558v2
• Date: Wed, 06 May 2026 01:10:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-07 15:17:35.847663
• Title: TemPose-TF-ASF: Two-Stage Bidirectional Stroke Context Fusion for Badminton Stroke Classification
• Title（参考訳）: TemPose-TF-ASF:バドミントンストローク分類のための2段階双方向ストロークコンテキストフュージョン
• Abstract要約: 本稿では,TemPoseのコンテキスト対応拡張であるTemPose-TF-ASF(Adjacent-Stroke Fusion)を紹介する。 前脳卒中と後脳卒中の両方からストローク型情報を取り入れることで、ストローク認識を向上させる。 大規模なバドミントンマッチングデータセットの実験では、ベースラインよりも一貫した改善が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6875312133832078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate badminton stroke prediction is crucial for fine-grained sports analysis and tactical decision support. However, existing methods struggle to model rich temporal context. This paper introduces TemPose-TF-ASF (Adjacent-Stroke Fusion), a context-aware extension of TemPose. It enhances stroke recognition by incorporating stroke-type information from both preceding and subsequent strokes. A two-stage training and inference strategy is adopted. Preliminary predictions from the baseline model are reused as estimated temporal context. These predictions guide the joint optimization of the ASF module and the classifier. By explicitly modeling bidirectional temporal stroke dependencies, the proposed method can be seamlessly integrated into existing state-of-the-art models. Experiments on a large-scale badminton match dataset show consistent improvements over the baseline and its variants in terms of Accuracy and Macro-F1. Moreover, integrating ASF into other advanced methods yields notable performance gains. These results demonstrate strong transferability and generalization capability.
• Abstract（参考訳）: バドミントンストロークの正確な予測は、詳細なスポーツ分析と戦術的決定支援に不可欠である。 しかし、既存の手法は、リッチな時間的文脈をモデル化するのに苦労している。 本稿では,TemPoseのコンテキスト対応拡張であるTemPose-TF-ASF(Adjacent-Stroke Fusion)を紹介する。 前脳卒中と後脳卒中の両方からストローク型情報を取り入れることで、ストローク認識を向上させる。 2段階のトレーニングと推論戦略が採用されている。 ベースラインモデルからの予備予測は、推定時間文脈として再利用される。 これらの予測は、ASFモジュールと分類器の共同最適化を導く。 双方向の時間的ストローク依存を明示的にモデル化することにより、提案手法を既存の最先端モデルにシームレスに統合することができる。 大規模なバドミントンマッチングデータセットの実験では、精度とマクロF1の点で、ベースラインとその変種に対して一貫した改善が見られた。 さらに、ASFを他の高度なメソッドに統合すると、顕著なパフォーマンス向上が得られる。 これらの結果は、強い伝達性と一般化能力を示す。

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