OJN-Pass-EPV benchmark

OJN-Pass-EPV基准数据集是由埃因霍温科技大学创建的，包含50对修改后的游戏状态，用于评估传球模型的性能。该数据集基于专家小组对游戏状态相对传球价值的判断，专注于传球价值的评估，适用于各种足球比赛分析模型。

OJN-Pass-EPV benchmark dataset, developed by Eindhoven University of Technology, includes 50 pairs of modified game states for evaluating the performance of passing models. Grounded in the judgments of a panel of experts regarding the relative passing value of game states, this dataset focuses on passing value assessment and is applicable to various football match analysis models.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

OJN-Pass-EPV benchmark数据集的构建，首先通过修改实际比赛中的游戏状态，创建了一对包含给定相对EPV的游戏状态对。这些游戏状态对经过足球专家小组的评估，以确定在每对中哪个游戏状态被认为更具威胁性。该基准专注于游戏状态的整体传球价值，因此适用于评估传球模型。为了确保评估的无偏性，基准中使用的游戏状态被排除在训练、验证和测试集之外。

使用方法

OJN-Pass-EPV benchmark数据集的使用方法包括：首先，通过专家小组的评估，将数据集中的游戏状态对与模型输出进行比较，以评估模型预测的准确性。其次，利用数据集中的传球价值、传球成功概率和传球可能性等特征，对传球决策进行深入分析，以评估其潜在的风险和回报。最后，将球的垂直高度特征纳入模型，以区分空中传球和地面传球，从而更全面地评估传球决策。

背景与挑战

背景概述

足球分析在近年来变得日益重要，特别是在量化比赛中各个阶段的进球概率方面。OJN-Pass-EPV数据集的创建，旨在通过引入一个包含给定相对EPV值的游戏状态对，为评估EPV模型的质量提供一个定量的方法。该数据集由荷兰埃因霍温工业大学和荷兰皇家足球协会的研究人员共同创建，主要研究问题是如何评估EPV模型的质量，以及如何提高EPV预测的准确性。OJN-Pass-EPV数据集的引入，为足球分析领域提供了一个全新的评估框架，对于提升EPV模型的准确性和可解释性具有重要意义。

当前挑战

OJN-Pass-EPV数据集在构建过程中遇到了一些挑战。首先，由于足球数据的复杂性和噪声性，评估深度学习模型的有效性具有挑战性。其次，在尝试复制Fernández等人（2021年）的研究成果时，遇到了模型参数不一致和梯度消失问题。此外，如何将传球价值分解为奖励和风险，以及如何将球的高度作为一个新特征纳入模型，也是构建过程中需要解决的问题。最后，模型的适应性和鲁棒性在不同水平的足球比赛中如何，也是一个需要进一步研究的挑战。

常用场景

经典使用场景

OJN-Pass-EPV benchmark数据集主要被用于足球分析领域，通过量化评估传球的价值，帮助教练和分析师更好地理解比赛中传球决策的风险和回报。数据集包含了一系列的比赛状态对，每个状态对都有一个由专家小组确定的相对EPV值，这为评估传球模型的质量提供了一个标准。

解决学术问题

OJN-Pass-EPV benchmark数据集解决了足球分析中传球价值评估的难题。通过引入相对EPV值，该数据集提供了一种新的方法来定量评估传球模型的质量。此外，数据集还解决了现有模型在球的高度、跨比赛训练和模型可重复性方面的问题，并通过将传球价值分解为奖励和风险两部分，提高了模型的准确性和可解释性。

实际应用

OJN-Pass-EPV benchmark数据集在实际应用中可以帮助教练和分析师优化传球策略。通过对比球员的实际传球选择与模型预测的理论最佳传球位置，可以识别出需要改进的地方，并指导战术策略和球员评估。此外，数据集还可以用于评估不同比赛水平下模型的适应性和鲁棒性，从而更好地指导比赛策略。

数据集最近研究

最新研究方向

随着足球数据分析的日益重要，研究者们正致力于开发更精确的模型来评估球队在比赛中控制球权的价值。在最近的论文中，研究者们引入了OJN-Pass-EPV基准，这是一个包含给定相对EPV的游戏状态对的数据集，旨在评估EPV模型的质量。他们还提出了一种新的基于Unet型卷积神经网络的架构，以改善EPV预测，并引入了一个新的双组件传球价值模型，该模型分析奖励和风险。这些研究成果有助于评估EPV模型的质量，改进EPV预测，并帮助评估传球决策的潜在奖励和风险。

相关研究论文

• Revisiting Expected Possession Value in Football: Introducing a Benchmark, U-Net Architecture, and Reward and Risk for Passes

  埃因霍温科技大学 · 2025年