Ein neuartiges hierarchisches Offline-Imitationsmodell namens RallyNet, das die Entscheidungsprozesse von Badmintonspielern durch Erfahrungskontext und geometrische Brownsche Bewegung erfasst, um realistisches Spielerverhalten zu erzeugen.
Wir führen eine neuartige domänengeführte Maskierungsstrategie für maskierte Autoenkodierer ein, um robuste Merkmalsextraktionen in Sportvideos mit Bewegungsunschärfe zu ermöglichen. Unser spatio-temporales Netzwerk übertrifft den aktuellen Stand der Technik bei der Erkennung von Trikotummern in drei großen Sportdatensätzen.
Ein KI-Modell kann die Leistung von Badmintonspielern detailliert, präzise und zielgerichtet analysieren, um ihre Entwicklung zu optimieren und Verletzungen vorzubeugen.