MuLMINet：具有加权损失的多层多输入Transformer网络
人工智能
2024-04-09 v2
摘要
人工智能（AI）技术在羽毛球等回合制运动中的日益应用，激发了通过比赛视频数据分析来评估策略的浓厚兴趣。基于过往击球预测未来击球在教练指导与战略规划中起着至关重要的作用。在本研究中，我们提出了一种多层多输入Transformer网络（MuLMINet），利用职业羽毛球选手比赛数据精确预测未来击球类型与区域坐标。我们的方法在 IJCAI CoachAI Badminton Challenge 2023 赛道2中获得亚军（第2名）。为促进进一步研究，我们已在线公开代码，为该领域 AI 辅助体育分析的研究界知识与进展作出贡献。
引用
@article{arxiv.2307.08262,
title = {MuLMINet: Multi-Layer Multi-Input Transformer Network with Weighted Loss},
author = {Minwoo Seong and Jeongseok Oh and SeungJun Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.08262},
year = {2024}
}
备注
4 pages, 3 figures