目錄

• 簡介
• 動機
• 貢獻
• 方法
• 實驗

簡介

本文是東南大學和字節跳動AI Lab合作的一篇文章，task是自動為斯諾克比賽生成解說。
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動機

斯諾克解說可以幫助初學者進行學習，同時能夠增加觀看比賽的趣味性。現在已經有了NBA視頻、國際象棋比賽的自動解說模型，但是這些方法都缺乏了對體育比賽策略的深入分析。

貢獻

• 構造了一個數據集，包含10.8k的single shot video、15.7k的commentaries。
• 提出了一個可以自動生成解說的系統，包含三個組件：視頻分析器（video analyzer）、策略預測器（strategy predictor）、文本生成器（text generator）。

方法

本文方法的整體框架如下圖所示，主要由視頻分析器、策略預測器和文本生成器構成。視頻分析器用于檢測桌子和臺球、跟蹤臺球提取運動信息；策略預測器預測目標球和目標帶；文本生成器基于上述結果生成解說。

實驗

對于策略生成器部分，經過在2k training instances和200 validation instances上的訓練，在200個test instances上進行了測試，準確率如下：

• target ball prediction is 62.25%
• target pocket prediction is 77.04%
• of both is 56.12%.

一些可視化的結果：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的IJCAI 2019 《GraspSnooker: Automatic Chinese Commentary Generation for Snooker Videos》论文笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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