TTNet多任务模型用于乒乓球运动员分析

Ko-Hsun Chen等作者提出TTNet，一个结合CNN、ResNet与自注意力机制的多任务深度学习模型，可基于智能乒乓球拍的六轴传感器数据同时预测球员性别、持拍手、球龄和技能水平四项属性。 该模型采用两阶段训练策略，引入数据增强与任务特定损失函数，以提升不平衡数据上的泛化能力。据论文称，它在AI CUP 2025乒乓球智能球拍数据精准分析竞赛官方榜单上获得第二名。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。