要約
近年、人工知能の進歩やデータ収集の効率化により、バドミントンアナリティクスが注目を集めています。
プレーヤーのパフォーマンスを向上させ、調査するための効果的なアプリケーションは数多くありますが、バドミントン領域外の研究者が使用できる公開バドミントン データセットはほんのわずかしかありません。
既存のバドミントン シングルスのデータセットは、特定の対戦に焦点を当てています。
ただし、さまざまなプレーヤーやさまざまな対戦に関する包括的な研究を提供することはできません。
この論文では、2022 年の上位試合から収集されたバドミントン シングルスのデータセット ShuttleSet22 を提供します。ShuttleSet22 は、トレーニング セットの 2,888 ラリーの 30,172 ストローク、検証セットの 450 ラリーの 1,400 ストローク、および 2,040 ストロークで構成されています。
テスト セット内の 654 のラリーで、ラリー内の詳細なストローク レベルのメタデータが含まれています。
ShuttleSet22 を使用した既存の作業をベンチマークするために、対応するストローク予測タスクを使用して最先端のストローク予測アプローチである ShuttleNet をテストします。つまり、各ラリーの指定されたストロークに基づいて将来のストロークを予測します。
また、CoachAI バドミントン チャレンジ 2023 では、研究者によるこの問題への取り組みを後押しするために、チャレンジ「トラック 2: バドミントン ラリーにおける将来のターンベース ストロークの予測」を開催します。
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/Track\%202\%3A\%20Stroke\%20Forecasting で利用可能になります。
要約(オリジナル)
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/Track\%202\%3A\%20Stroke\%20Forecasting.
arxiv情報
著者 | Wei-Yao Wang,Wei-Wei Du,Wen-Chih Peng |
発行日 | 2023-06-27 17:57:34+00:00 |
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