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研究论文-从大量的大学篮球追踪数据预测NBA人才

由于没有NCAA球员的详细追踪数据,NBA球队的选秀决策能力有限. 为了规避这个问题, vip威尼斯登录入口利用最先进的计算机视觉技术,从数千场NCAA男子D-I篮球比赛的直播视频中直接捕捉跟踪数据.

由:迈克莫里森

In 2010, SportVU的光学球员和球跟踪系统首先被一些NBA球队所采用,这些球队希望在球员和球队分析方面获得优势. 因为跟踪数据的值, 在2013-14赛季之前,NBA在全联盟范围内采用了SportVU. 从那时起, 几乎所有NBA球队的分析和决策都是由数据驱动的, 不仅利用原始的位置数据, 但是,从机器学习算法自动检测到的标记中获得的战术洞察力.g.、屏幕、隔离、驱动器等.).

然而, 当涉及到为即将到来的选秀分析NCAA球员时, NBA球队的决策能力受到了严重的限制,因为他们没有NCAA球员的详细跟踪数据. 场地内的硬件解决方案对NCAA来说是不切实际的, 除了众多的表演赛/锦标赛和季后赛不在NCAA场馆进行之外,仅在NCAA就有超过300所I级学校. 另外, 一个NBA的管理部门来模拟一个大学球员未来的潜在产出, 他们将需要当前NBA球员的历史跟踪数据来建立一套训练模型——这是场地内解决方案无法实现的.

为了规避这个问题, vip威尼斯登录入口利用最先进的计算机视觉技术,从数千场NCAA D-I男子篮球比赛的直播视频中直接捕捉球员和球的跟踪数据. 这一数据量相当于650多个,拥有超过3亿帧的广播视频. 从跟踪数据中, vip威尼斯登录入口自动检测球幕之类的事件, 驱动器, 分解动作, 低位背打, 无球屏幕和防守对位使用vip威尼斯登录入口的演员-动作注意神经网络系统,取得召回率和准确率为0.8 - 0.7分别.

尽管从大学篮球转播中生成跟踪数据本身就是篮球分析领域的重大突破,但这还不够. 为了展示生成的数据的价值,最好通过预测任务来衡量这些价值. 在这篇论文中,vip威尼斯登录入口关注的是预测未来NBA球员的天赋. vip威尼斯登录入口通过直接从大学数据中预测一个球员进入NBA的概率来做到这一点. vip威尼斯登录入口表明,与当前的数据源相比,使用跟踪数据可以使vip威尼斯登录入口获得更准确的预测(跟踪日志丢失:0.30 vs play-byplay log-loss: 0.40). vip威尼斯登录入口的方法的额外好处是vip威尼斯登录入口应用了“可解释的机器学习”技术.e., Shapley的价值)不仅可以做出准确的预测,还可以识别出特定球员的优缺点.

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