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Track1 알고리즘 부문 : K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회
GNN으로 접근하시는분 계신가요?
안녕하세요.
최근에 그래프 신경망을 공부하는 중에 있는데 gnn을 적용하여 모델링하시고 계신 분이 있는지 궁금해 올려봅니다!
개인적인 생각으로는 백본으로는 GAT를 사용하고 시퀸스 구조만 잘 매핑한다면 자유도가 높은 만큼 잘 모델링만 된다면 좋은 성능을 낼 것이라고 생각하는데 혹시 이런 방향으로 시도해보시고 계신 분이 있으신지 궁금합니다.
Gated gnn등의 방식으로 레이어를 쌓으면 순서정보도 잘 반영할 수 있을 것 같고 각 노드에 positional encoding을 해준다면 축구 패스 구조를 (이론적으로) 전부 표현할 수 있을 것 같다는 생각이 듭니다.
혹은 Relational gnn을 활용해서 다양한 구조를 관계로 엣지에 반영할 수 있겠다 싶습니다.
저는 이번 대회에서는 시간상의 제약으로 그래프 구조로 모델링을 해보진 못했지만..
혹시 gnn으로 접근 하시는분이 계시다면 한번 이야기를 나누어보고 싶습니다!!
저도 gnn을 활용해서 본 대회랑 비슷한 주제를 연구했었어서 이번에도 gnn으로 접근해볼까 싶다가도, 개인적으로 생각할 땐 공과 선수들을 노드로 같이 두고 공의 위치를 예측하는 방안밖에 떠오르지 않았고.. 선수 정보가 없어서 또 한계에 부딪히는거 같아서 우왕좌왕 하다 끝났네요..ㅠ
음 아무래도 구현 측면에서 데이터 구조상 제약이 있는 건 사실인 것 같습니다 ㅜ
GNN을 활용하여 비슷한 주제 어떤거 연구하셨었나요?
궁금합니다 !
축구 경기에서 수비수들의 경로 예측을 하는데에 있어 과거에 일어난 움직임 정보를 그래프로 표현해서 모델에 정보 전달할 때 GNN을 사용했었습니다..!
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좋은 아이디어 같습니다 근데 우려 사항은 시퀀스 길이 때문에 Gnn이 적합할까란 생각이 초기에 생각했었습니다