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Masked Autoencoder Pretraining for Event Classification in Elite Soccer

  • Yannick Rudolph*
  • , Ulf Brefeld
  • *Korrespondierende/r Autor/-in für diese Arbeit

Publikation: Beiträge in SammelwerkenAufsätze in KonferenzbändenForschungBegutachtung

Abstract

We show that pretraining transformer models improves the performance on supervised classification of tracking data from elite soccer. Specifically, we propose a novel self-supervised masked autoencoder for multiagent trajectories. In contrast to related work, our approach is significantly simpler, has no necessity for handcrafted features and inherently allows for permutation invariance in downstream tasks.

OriginalspracheEnglisch
TitelMachine Learning and Data Mining for Sports Analytics : 10th International Workshop, MLSA 2023, Revised Selected Papers
Redakteure/-innenUlf Brefeld, Jesse Davis, Jan Van Haaren, Albrecht Zimmermann
Seitenumfang12
ErscheinungsortCham
Herausgeber (Verlag)Springer Nature Switzerland AG
Erscheinungsdatum26.02.2024
Seiten24-35
ISBN (Print)978-3-031-53832-2
ISBN (elektronisch)978-3-031-53833-9
DOIs
PublikationsstatusErschienen - 26.02.2024
Veranstaltung10th International Workshop on Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics - MLSA 2023 - Turin, Italien
Dauer: 18.09.202318.09.2023
Konferenznummer: 10
https://dtai.cs.kuleuven.be/events/MLSA23/
http://www.wikicfp.com/cfp/servlet/event.showcfp?eventid=173575&copyownerid=49896

Bibliographische Notiz

Publisher Copyright:
© The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2024.

Fachgebiete und Schlagwörter

  • Informatik
  • Wirtschaftsinformatik

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Masked Autoencoder Pretraining for Event Classification in Elite Soccer“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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