SGA-INTERACT|篮球战术分析数据集|运动科学数据集

SGA-INTERACT是一个基于3D骨架的基准数据集，用于现代篮球战术中的群体活动理解。

原始信息汇总

SGA-INTERACT 数据集概述

数据集名称

SGA-INTERACT: A 3D Skeleton-based Benchmark for Group Activity Understanding in Modern Basketball Tactic

数据集简介

• 用于现代篮球战术中的团队活动理解的三维骨架基准数据集
• 提供了用于团队活动理解的3D骨架数据

相关论文

• 论文标题：SGA-INTERACT: A 3D Skeleton-based Benchmark for Group Activity Understanding in Modern Basketball Tactic
• 作者：Yuchen Yang, Wei Wang, Yifei Liu, Linfeng Dong, Hao Wu, Mingxin Zhang, Zhihang Zhong, Xiao Sun
• 年份：2025
• arXiv：2503.06522

数据集结构

• 请参考 DATASET.md 文件获取数据结构详情

基线模型

• 请参考 BASELINES.md 文件获取基线模型的详细信息

数据集安装

• 请参考 INSTALLATION.md 文件获取安装指南

数据集下载

• 下载链接：Download Dataset

引用

@misc{SGA-INTERACT, title={SGA-INTERACT: A 3D Skeleton-based Benchmark for Group Activity Understanding in Modern Basketball Tactic}, author={Yuchen, Yang and Wei, Wang and Yifei, Liu and Linfeng, Dong and Hao, Wu and Mingxin, Zhang and Zhihang, Zhong and Xiao, Sun}, year={2025}, eprint={2503.06522}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV} }

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

SGA-INTERACT数据集的构建基于三维骨架信息，旨在对现代篮球战术中的群体活动进行理解。该数据集通过收集专业篮球比赛中的多维运动数据，运用先进的骨架提取技术，形成了包含运动员关节位置的三维坐标数据。在此基础上，通过标注每个运动员的动作和群体活动类型，构建出一个全面、细致的群体活动理解基准。

特点

SGA-INTERACT数据集的特点在于其创新性地采用三维骨架作为数据基础，为群体活动理解提供了更为丰富的时空特征。数据集涵盖了多种篮球战术动作，具有高度的现实代表性。此外，数据集提供了详尽的标注信息，包括运动员个体动作及团队协作行为，为研究群体行为识别和战术分析提供了宝贵的资源。

使用方法

使用SGA-INTERACT数据集，用户需先进行安装，详细步骤可参考INSTALLATION.md文件。数据的具体结构和使用方式在DATASET.md文件中有详细说明。此外，数据集还提供了基线模型的结果，可供用户参考和比较，具体内容可查阅BASELINES.md文件。用户在使用数据集进行学术研究时，应遵循相应的数据使用规范，并在研究成果中给予适当引用。

背景与挑战

背景概述

SGA-INTERACT数据集是一项针对现代篮球战术中的群体活动理解而建立的3D骨架基准。该数据集由Yuchen Yang, Wei Wang, Yifei Liu等研究人员于2025年创建，旨在推动群体活动识别领域的研究。其核心研究问题是提高对现代篮球比赛中复杂群体活动的理解与识别，为运动科学、人机交互等领域提供重要数据支撑。SGA-INTERACT数据集的发布，不仅丰富了3D骨架数据集的种类，也为相关领域的研究提供了新的视角和方法，对推动群体活动理解技术的发展具有显著影响力。

当前挑战

在构建SGA-INTERACT数据集的过程中，研究人员面临了多项挑战。首先，现代篮球战术中的群体活动具有高度复杂性和多样性，这要求数据集必须能够捕捉到丰富的动作变化。其次，3D骨架数据的采集和标注工作繁重且易出错，对数据质量提出了严格要求。此外，数据集在解决群体活动理解问题的同时，还必须考虑到算法的泛化能力和在实际应用中的适应性。

常用场景

经典使用场景

在现代篮球战术的背景下，SGA-INTERACT数据集作为基于三维骨架的群组活动理解基准，其经典使用场景在于为机器学习模型提供了一种评估标准，以理解和预测篮球比赛中的团队行为和战术动作。该数据集通过精确的三维骨架追踪，为算法训练提供了丰富的空间和时间信息，使得研究者能够开发出更精确的运动行为分析工具。

解决学术问题

SGA-INTERACT数据集解决了传统篮球战术分析中缺乏细粒度群组活动理解的问题。其提供了大量标注精确的群组活动数据，有助于学术研究中对团队协作模式、战术执行效果等复杂问题的深入分析。这为篮球战术的自动识别与理解提供了新的视角，对提升运动科学研究和运动训练水平具有重要价值。

衍生相关工作

SGA-INTERACT数据集的构建促进了相关领域的研究，如基于三维骨架的运动识别、群体行为分析等。该数据集衍生出的相关工作不仅包括算法模型的创新，还扩展到了数据采集、处理和标注方法的改进，进一步推动了计算机视觉和运动科学领域的交叉融合。