2022年のハイランクマッチから収集したストロークレベルのバドミントンデータセットを用いた、ストローク予測のベンチマーキング

Grunnleggende konsepter

バドミントンのストローク予測に関する新しいデータセットShuttleSet22を提供し、ストローク予測タスクのベースラインモデルを提案することで、バドミントンアナリティクスの発展に貢献する。

Sammendrag

本論文では、2022年のハイランクバドミントンマッチから収集したストロークレベルのデータセットShuttleSet22を紹介する。ShuttleSet22は、2,888のラリーから構成される30,172ストロークのトレーニングセット、450のラリーから構成される1,400ストロークの検証セット、654のラリーから構成される2,040ストロークのテストセットで構成されている。これは、2018年から2021年のデータを含むShuttleSetの最新バージョンである。

ShuttleSet22を活用するため、IJCAI 2023のCoachAI Badminton Challengeにおいて、ストローク予測タスク(Track 2)を提案した。このタスクでは、過去のストロークシーケンスから、次のnストロークのショットタイプと着地位置を予測することが目標である。ベースラインモデルとしてShuttleNetを提供し、約100名の参加者が最新の手法を提案した。

参加チームの手法を分析した結果、ショットタイプの予測精度は大幅に向上したが、着地位置の予測精度はベースラインに及ばないことが分かった。これは、ショットタイプと着地位置の予測を効果的に統合することが今後の課題であることを示唆している。

Statistikk

ショートサービスとロングサービスは、ラリーの最初のストロークでのみ発生する。
ドライブショットの91.5%は頭の周りではない。
ネットショットの97.5%は頭の周りではない。
クリアショットの66.9%は頭の周りである。
スマッシュショットの65.1%は頭の周りである。

Sitater

"ShuttleSet22は、2022年のハイランクマッチから収集された最新のバドミントンデータセットである。"
"ShuttleSet22は、ショットタイプと着地位置の予測を目標とした、ストローク予測タスクのベンチマークとして活用される。"
"参加チームの手法は、ショットタイプの予測精度を大幅に向上させたが、着地位置の予測精度はベースラインに及ばなかった。"

Viktige innsikter hentet fra

Benchmarking Stroke Forecasting with Stroke-Level Badminton Dataset

by Wei-Yao Wang... klokken arxiv.org 04-23-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.15664.pdf

Dypere Spørsmål

ショットタイプと着地位置の予測を統合する効果的な手法はどのようなものか

ShuttleSet22のデータを活用して、ショットタイプと着地位置の予測を統合する効果的な手法として、Transformerベースのアーキテクチャを使用する方法が挙げられます。ShuttleNetは、ラリーの進行状況とプレーヤーのスタイルを統合する位置認識型のフレームワークであり、これまでのシーケンシャルな手法よりも次のストロークを予測する際に優れた性能を発揮しています。この手法は、ラリー内の両プレーヤーのスタイルを分離し、現在のラリーの状況と統合することで、優れた予測精度を実現しています。

ストローク予測以外に、ShuttleSet22を活用できるバドミントンアナリティクスのタスクはあるか

ShuttleSet22は、ストローク予測以外にもさまざまなバドミントンアナリティクスのタスクに活用することが可能です。例えば、プレーヤーの動きを予測する動き予測タスクや、プレーヤーのパフォーマンスを向上させるための戦術分析などにも応用できます。さらに、バドミントンの戦術やプレーの特性を理解し、戦略的なアドバイスやトレーニングプログラムの開発にも役立ちます。

バドミントンのデータ収集と分析の課題を解決するために、他のスポーツ分野からどのようなアプローチが参考になるか

バドミントンのデータ収集と分析の課題を解決するために、他のスポーツ分野からは、位置情報や動きのトラッキング、プレーヤーの行動評価などに関する研究が参考になります。例えば、サッカーやバスケットボールなどのスポーツでは、選手の位置情報や動きをトラッキングし、そのデータを分析することで戦術や戦略を洗練させる取り組みが行われています。これらのアプローチをバドミントンに応用することで、より効果的なデータ収集と分析が可能となります。