시계열 데이터 기반 골프공 궤적 예측 모델 개발 프로젝트
YOLOv8 모델을 통해 골프공의 초기 움직임을 포착하고,
프레임 속 골프공의 3차원 상의 위치(x, y, z) 만으로 전체 골프공의 궤적을 예측하는 모델을 개발하였습니다.
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Train dataset: 4,500
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Validation dataset: 500
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데이터 생성 model: Linear regression
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Initial velocity(초기 공의 속도): 공이 뜨기 시작했을 때의 속도
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Spin rate(스핀량)
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Spin axis(스핀축)
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xz theta(x와 z 사이 각도): 공이 휘어진 각도
- Machine learning: linear regression
- LSTM model
궤적 예측 model: LSTM
Output:
전체 궤적 | 전체 궤적2 |
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![]() xy축 기준 |
![]() xz축 기준 |
Train Setup >> 표로 전이
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optimizer: adamW (eps: 1e-6)
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base learning_rate: 1e-3
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loss function:
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epoch: 200
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batch size: 8
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augmentation: HorizontalFlip, shiftscalerotate