机器学习笔记 - 深度学习在网球运动分析上的应用

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习笔记 - 深度学习在网球运动分析上的应用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、简述

        观看网球比赛时,您可以根据中间或角落的发球次数、球的深度、向左或向右的偏好来自动丰富视图,具体取决于球员所处的位置。此类统计数据可以通过 Hawk-Eye、IBM Slamtracker 等工具提供。

        Hawk-Eye 是一个复杂的系统,由多达 10 个高速摄像头组成,能够高精度跟踪球、获取其真实位置并显示任何弹跳的重建。

        IBM Slamtracker,一个提供实时分数和统计数据(每个点 15 到 25 个参数)的应用程序,以增强球迷的体验。该系统极其精确,但也非常复杂,由 8 到 10 个高速摄像机(高达 1000 fps)和一台功能极其强大的计算机组成。事实上,这项技术设备密集、成本高昂,并且需要专业知识才能将其安装在球场上,这限制了其在大型赛事的高调场馆中的可用性。

        我们的目文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-576021.html

到了这里,关于机器学习笔记 - 深度学习在网球运动分析上的应用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 一文了解ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模应用

    2022年11月30日,可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5,将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月,更强版本的ChatGPT4.0上线,文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。202

    2024年01月20日
    浏览(44)
  • 【现代机器人学】学习笔记四:一阶运动学与静力学

    这节课的内容主要讲速度的正向运动学(也就是位置的一阶导数,所以叫一阶运动学)和静力学,这也是本书首次出现动力学相关的内容(刚体运动那节提到的力旋量算是一个概念的介绍)。 个人结合平时的工程项目看,觉得这节课的内容是一个内容和难度上的一个跨越,因

    2023年04月08日
    浏览(44)
  • Matlab机器人运动学与正逆解算法学习笔记

    关于机器人正逆解的原理、算法、代码什么的,在网上一找一大堆,其本身也是关于机器人的知识里面最基础的,其实没什么好写的,这里只是把我理解的内容整理一下,方便自己和需要的人查看。 另外这里要感谢赵而阳师弟,之前我在弄有限元分析的内容,把机器人相关的

    2024年02月08日
    浏览(66)
  • 深度学习推荐系统(八)AFM模型及其在Criteo数据集上的应用

    沿着特征工程自动化的思路,深度学习模型从 PNN ⼀路⾛来,经过了Wide&Deep、Deep&Cross、FNN、DeepFM、NFM等模型,进⾏了大量的、基于不同特征互操作思路的尝试。 但特征工程的思路走到这里几乎已经穷尽了可能的尝试,模型进⼀步提升的空间非常小,这也是这类模型的局限

    2024年02月09日
    浏览(52)
  • 深度学习推荐系统(二)Deep Crossing及其在Criteo数据集上的应用

    在2016年, 随着微软的Deep Crossing, 谷歌的WideDeep以及FNN、PNN等一大批优秀的深度学习模型被提出, 推荐系统全面进入了深度学习时代, 时至今日, 依然是主流。 推荐模型主要有下面两个进展: 与传统的机器学习模型相比, 深度学习模型的表达能力更强, 能够挖掘更多数据

    2024年02月10日
    浏览(44)
  • 深度学习推荐系统(三)NeuralCF及其在ml-1m电影数据集上的应用

    在2016年, 随着微软的Deep Crossing, 谷歌的WideDeep以及FNN、PNN等一大批优秀的深度学习模型被提出, 推荐系统全面进入了深度学习时代, 时至今日, 依然是主流。 推荐模型主要有下面两个进展: 与传统的机器学习模型相比, 深度学习模型的表达能力更强, 能够挖掘更多数据

    2024年02月10日
    浏览(60)
  • 深度学习推荐系统(五)Deep&Crossing模型及其在Criteo数据集上的应用

    在2016年, 随着微软的Deep Crossing, 谷歌的WideDeep以及FNN、PNN等一大批优秀的深度学习模型被提出, 推荐系统全面进入了深度学习时代, 时至今日, 依然是主流。 推荐模型主要有下面两个进展: 与传统的机器学习模型相比, 深度学习模型的表达能力更强, 能够挖掘更多数据

    2024年02月09日
    浏览(50)
  • 深度学习推荐系统(四)Wide&Deep模型及其在Criteo数据集上的应用

    在2016年, 随着微软的Deep Crossing, 谷歌的WideDeep以及FNN、PNN等一大批优秀的深度学习模型被提出, 推荐系统全面进入了深度学习时代, 时至今日, 依然是主流。 推荐模型主要有下面两个进展: 与传统的机器学习模型相比, 深度学习模型的表达能力更强, 能够挖掘更多数据

    2024年02月09日
    浏览(46)
  • 机器学习笔记值优化算法(十四)梯度下降法在凸函数上的收敛性

    本节将介绍 梯度下降法 在 凸函数 上的收敛性。 收敛速度:次线性收敛 关于 次线性收敛 ,分为两种 判别 类型: R mathcal R R -次线性收敛与 Q mathcal Q Q -次线性收敛。而次线性收敛的 特点 是: 随着迭代次数的增加,相邻迭代步骤产生的目标函数结果 f ( x k ) , f ( x k + 1 ) f

    2024年02月13日
    浏览(52)
  • 机器学习 & 深度学习编程笔记

    如果不加噪音就成了正常的线性函数了,所以要加噪音。 torch.normal(0, 0.01, y.shape)是一个用于生成服从正态分布的张量的函数。其中,0代表均值,0.01代表标准差,y.shape表示生成的张量的形状与y相同。具体而言,该函数会生成一个张量,其元素值是从均值为0、标准差为0.01的正

    2024年02月16日
    浏览(103)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包