🏈 Kaggle_NFL

🥉Kaggle Bronze 획득🎉

• Private Score
• Public Score

👥 팀원

김재현	이성연	임보라	정유석	이창재
Team Member	Team Member	Team Leader	Team Member	Team Member

💾 컴퓨터 환경

비고	AWS Server	Google Colab	Kaggle Notebook
GPU	A10G	T4	P100
RAM	16GB	13~52GB	13GB
Storage	250GB	166GB	73GB

목차

• 🏈 대회소개
• 📆 수행일정
• 📁 데이터
• 📌 대회규칙
• 👫 수행과정
• 🏆 프로젝트평가

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🏈 대회소개

NFL 이란?

미식축구(National Football League, NFL)는 미국에서 가장 인기 있는 프로페셔널 리그 중 하나 미식축구 경기는 공을 가지고 상대편 골대까지 전진하며 점수를 얻는 것이 목적 총 32개의 팀으로 구성되어 있으며, 미국과 세계 각지에서 매년 매우 인기 있는 경기들을 개최 매년 2월 초에 열리는 NFL의 결승전인 슈퍼볼은 단일 스포츠 이벤트로서는 세계 최대 규모의 흥행을 자랑

1st and Futre - Player Contact Detection by Kaggle

NFL(The National Football League) & AWS에서 주최한 미식축구 관련 대회

VIDEO 및 플레이어 Tracking Data를 사용하여 선수 부상 감시 및 완화 프로그램을 만들기 위한 목적

1️⃣ 첫번째 대회는 헬멧 충돌 탐지(Impact Detection) - 헬멧 중 어떤 것이 충돌을 일으키고 있는가?
2️⃣ 두번째 대회는 헬멧 배정(Helmet Assignment) - 충돌하는 헬멧을 쓰고 있는 선수는 누구인가?
3️⃣ 여기에 이어 열린 3번째 대회 선수 접촉 탐지(Player Contact Detection) - 경기 중에 누가 접촉을 했는가?

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📌 대회규칙

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📆 수행일정

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📁 데이터

비정형 데이터

▶️ NFL 영상

NFL 영상	Train	Test
갯수	720개	6개

• 1280x720 해상도
• 60fps (Frame Per Second)
• Video 당 약 5~12초 정도의 길이

두 개의 메인 뷰는 Sideline 및 Endzone에서 촬영 → 비디오 쌍은 시간 프레임별로 일치
영상 모두 59.94HZ의 프레임 속도 (초당 약 60개의 프레임(정확히는 59.94개)으로 구성)

정형 데이터

📄 CSV 파일

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👫 수행과정

💻 머신러닝

데이터 전처리

1️⃣ 데이터 재구성

train_labels.csv

player_tracking.csv

• 한 선수의 정보만 기록된 기존 정보에서 두 선수의 정보를 모두 고려 (8 * 2)
• 'step'을 기준으로 PLAYER 1과 PLAYER 2의 위치(X, Y 좌표), 이동 속도, 거리, 가속도, 선수 방향, 선수가 바라보는 방향 추가
• 한 팀당 선수는 11명 / 총 22명의 선수들 사이의 모든 경우의 수 기록
• 두 선수의 거리, nfl_player_id_1의 그라운드 충돌 여부 추가

2️⃣ 데이터 필터링

• 거리 2야드 이하인 Feature만 선택 (2야드 = 약 1.8미터)
  • 서로 가까운 선수들만 포함하여 접촉 가능성이 높은 데이터에 집중함으로써 더 정확한 접촉 감지 모델을 학습
  • 접촉 가능성이 낮은 데이터를 제거함으로써, 모델이 불필요한 노이즈에 영향을 받지 않고 접촉 감지에 집중
  • 학습 데이터 크기가 줄어들어 모델 학습 시간이 단축

3️⃣ 파생변수 추가

• 헬멧 Bounding Box 정보로 클러스터링을 이용하여 데이터 feature 증강
• 데이터 간의 차를 이용하여 feature 증강
• 데이터 간의 곱을 이용하여 feature 증강

4️⃣ 결측치 처리

• 선수가 땅에 부딪힐 경우 결측치를 '0'으로 채움

모델 선정 및 학습

• Pycaret 을 사용하여 모델선정 XGboost, LGBM

하이퍼 파라미터 튜닝

• Optuna frame work 를 사용하여 모델의 최적의 파라미터 값 찾기

Group K-fold

• 'game_play' 영상데이터를 frame 단위로 구분한 시계열 데이터이므로 Group K-fold 교차 검증 수행

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🧘 딥러닝

데이터 전처리

1. Video 영상 파일을 이미 파일로 변환 -> 변환 후 이미지 총 372,506 장
   ⇒ 2.5D 모델로 학습(연산량을 낮추고, 학습시간을 낮춘다) 시간정보를 반영하였기 때문에 각 픽셀의 공간적 정보를 유지함으로써 양질의 데이터

2. Feature Selection

• 거리 2야드 이하인 Feature 만 선택
• 데이터프레임에 새로운 열 'frame' 추가
• NFL Video 보다 Tracking Data의 Frame 의 길이가 김
• 두 Dataset 을 ball snap 이 발생하는 시점에 정보를 활용하여 맵핑

3. 결측치 처리

• 헬멧 정보를 가져와 PlayerID에 따라 그룹화 → 각 프레임별로 BBox 계산
• 누락된 프레임의 경우, 데이터의 양방향으로 선형 보간
• 주변 정보를 충분히 고려하기 위해 window 값을 24로 설정 (약 0.4초)
• 누락된 Frame 정보가 인접한 frame 정보를 바탕으로 적절하게 생성되어 품질 개선

4. Image Transform

• 잘라낸 부분 이미지는 다음 단계에서 모델에 input으로 사용
  ⇒ 이미지에서 선수끼리 충돌하는 영역에 집중 가능

5. Data Transformation

• Geometric Transformations, Color Transformations, Blur, Noise, Crop and Pad, Optical Distortion, Grid Distortion 등 다양한 기법들을 고려해보았으나

• 📊 최종데이터 시각화

모델링

• 멀티모달

앙상블

• Stacking

• Hard Voting

• Soft Voting

• Attempts

🏆 프로젝트평가

1. 멀티모달을 사용해 봄으로써 데이터를 다룰 수 있는 관점이 확대
2. 3D영상 데이터의 딥러닝 기술과 정형데이터의 머신러닝 기술을 앙상블하여 모델 핸들링에 대한 시각을 넓힘
3. 미식축구에 대한 이해가 부족해서 어려운 대회였지만, 대회를 참여하며 미식축구에 대한 지식을 쌓을 수 있는 좋은 기회
4. Score를 다른 사람들과 비교하며 향상시킬 수 있는 점에서 몰입감 상승
5. 이번 대회를 통해 배운 최신 기술과 경험들을 더욱 발전시켜 앞으로의 프로젝트에 적용 가능