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研究用分位数回归从追踪数据估计球员到达时间
论文把体育中的「到达时间」建模为条件分位数回归问题，估计球员移动时间的下包络，而非依赖位置密度或闭式物理模型。作者用 2022 世界杯全部 64 场光学追踪数据训练轻量 MLP，在多项指标上稳定优于六个物理基线。研究还在篮球与单场 NFL 数据上检验跨项目迁移性。
arXiv cs.AI5 天前
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论文把体育中的「到达时间」建模为条件分位数回归问题，估计球员移动时间的下包络，而非依赖位置密度或闭式物理模型。作者用 2022 世界杯全部 64 场光学追踪数据训练轻量 MLP，在多项指标上稳定优于六个物理基线。研究还在篮球与单场 NFL 数据上检验跨项目迁移性。
论文基于2022年世界杯全部64场比赛的追踪与事件数据，构建SambaGraph动作-反应时空图数据集与基准，包含4070个动作中心片段和26270个攻防配对。研究评估响应分类、防守检索及LLM推理三项任务，紧凑签名MLP取得0.796宏F1，融合图-签名双编码器达到0.471 Hit@5。本地L…