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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Badminton

아카이브 평가 8건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

원본 데이터셋 링크 1

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
WASB (Step=1)	F1 (%) 93.1 Accuracy (%) 89.0 Average Precision (%) 91.6	Widely Applicable Strong Baseline for Sports Ball Detection and Tracking 2023-11-09	코드 1
WASB (Step=3)	F1 (%) 91.6 Accuracy (%) 87.0 Average Precision (%) 88.5	Widely Applicable Strong Baseline for Sports Ball Detection and Tracking 2023-11-09	코드 1
MonoTrack	F1 (%) 90.9 Accuracy (%) 85.9 Average Precision (%) 84.9	MonoTrack: Shuttle trajectory reconstruction from monocular badminton video 2022-04-04	코드 1
TrackNetV2	F1 (%) 90.5 Accuracy (%) 85.6 Average Precision (%) 83.6	TrackNetV2: Efficient Shuttlecock Tracking Network 2020-12-03	코드 1
ResTrackNetV2	F1 (%) 89.4 Accuracy (%) 84.0 Average Precision (%) 82.2	Widely Applicable Strong Baseline for Sports Ball Detection and Tracking 2023-11-09	코드 1
BallSeg	F1 (%) 79.9 Accuracy (%) 72.2 Average Precision (%) 68.4	Real-time CNN-based Segmentation Architecture for Ball Detection in a Single View Setup 2020-07-23	코드 1 · 코드 2
DeepBall	F1 (%) 52.4 Accuracy (%) 38.6 Average Precision (%) 60.0	DeepBall: Deep Neural-Network Ball Detector 2019-02-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
DeepBall-Large	F1 (%) 50.6 Accuracy (%) 36.8 Average Precision (%) 59.5	Widely Applicable Strong Baseline for Sports Ball Detection and Tracking 2023-11-09	코드 1