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.

ICTC 2023 논문

• Train dataset: 4,500

• Validation dataset: 500

• 데이터 생성 model: Linear regression

• Initial velocity(초기 공의 속도): 공이 뜨기 시작했을 때의 속도

• Spin rate(스핀량)

• Spin axis(스핀축)

• xz theta(x와 z 사이 각도): 공이 휘어진 각도

• Machine learning: linear regression
• LSTM model

궤적 예측 model: LSTM

Output:

전체 궤적	전체 궤적2
xy축 기준	xz축 기준

Train Setup >> 표로 전이

• optimizer: adamW (eps: 1e-6)

• base learning_rate: 1e-3

• loss function:

• epoch: 200

• batch size: 8

• augmentation: HorizontalFlip, shiftscalerotate