연구팀은 농구 영상에서 누가 어떤 플레이를 했는지, 언제 했는지 파악하는 BasketEvent 데이터셋을 공개했어요. 기존 방식은 공간 인식과 의미 인식을 분리했지만, BasketEvent는 플레이어 중심의 데이터셋으로 이벤트와 플레이어를 연결하고 정확한 시간 경계를 파악할 수 있도록 설계됐어요.
PlayNet이라는 프레임워크를 제안했는데, 플레이어 중심의 추론을 통해 누가 어떤 플레이를 했는지 예측하고 시간적 증거를 수집해요. 플레이어 간 상호작용, 공과의 상호작용, 코트 전체의 상호작용을 모델링하는 방식이에요.
PlayNet은 기존 방식보다 성능이 뛰어나며, BasketEvent 데이터셋, 코드, 모델은 공개될 예정이에요.