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Roboflow Blog조회 1회

Roboflow를 활용한 테니스 선수 퍼포먼스 분석 자동화

Roboflow의 RF-DETR 모델과 GPT-5.1 VLM을 결합하여 테니스 선수의 위치를 탐지하고 전술적 통찰을 자동 생성하는 워크플로 구축 방법을 설명합니다.

섹션별 상세

테니스 경기 분석을 위해 Roboflow Universe의 데이터셋을 활용하여 RF-DETR 모델을 학습시킵니다. 85개의 이미지로 구성된 데이터셋을 70/15/15 비율로 분할하여 선수(person)와 테니스공(tennis) 클래스를 학습하도록 설정합니다. RF-DETR은 실시간 추론 속도를 유지하면서도 높은 정확도를 제공하는 최신 객체 탐지 아키텍처입니다.
Roboflow 플랫폼에서 제공하는 모델 아키텍처 선택 화면
ScreenshotRF-DETR, YOLO26, YOLOv11 등 다양한 비전 모델 아키텍처를 선택할 수 있는 인터페이스를 보여줍니다. 각 모델의 특징(속도, 정확도, CPU 추론 성능 등)을 비교하여 사용자의 유스케이스에 맞는 최적의 모델을 선택하는 과정을 설명합니다.
학습된 RF-DETR Small 모델은 mAP@50 기준 59.9%, Precision 72.2%, Recall 70.0%의 성능을 기록했습니다. 특히 크기가 작고 속도가 빠른 테니스공 탐지라는 어려운 과제에서도 균형 잡힌 F1 스코어(71.1%)를 보여주며 안정적인 탐지 능력을 입증했습니다. 이러한 성능 수치는 후속 전술 분석을 위한 신뢰할 수 있는 기초 데이터를 제공합니다.
RF-DETR Small 모델의 성능 평가 지표
ChartmAP@50(59.9%), Precision(72.2%), Recall(70.0%), F1(71.1%) 등 학습된 모델의 구체적인 성능 수치를 시각적으로 제시합니다. 이 지표들은 모델이 테니스 선수와 공을 얼마나 정확하게 탐지하는지를 나타내는 핵심 근거가 됩니다.
Roboflow Workflows를 통해 탐지 모델과 VLM을 연결하는 8단계 파이프라인을 구성합니다. RF-DETR이 생성한 바운딩 박스와 라벨이 포함된 이미지를 GPT-5.1 VLM 블록에 입력으로 전달합니다. VLM은 원본 픽셀 대신 탐지 결과가 주석으로 달린 이미지를 수신함으로써 위치 파악의 정확도를 높이고 전술적 추론에 집중할 수 있습니다.
Roboflow Workflows의 전체 파이프라인 구조 다이어그램
Diagram입력 이미지부터 객체 탐지, 필터링, VLM 분석, 텍스트 포맷팅, 최종 출력에 이르는 전체 워크플로의 논리적 흐름을 보여줍니다. 여러 블록이 병렬 및 직렬로 연결되어 복합적인 비전 태스크를 수행하는 구조를 한눈에 파악할 수 있습니다.
GPT-5.1 VLM은 프롬프트에 따라 선수의 코트 위치(네트, 베이스라인 등)와 전술적 배치를 2-3문장으로 요약합니다. Temperature를 0.3으로 설정하여 추측성 서술을 배제하고 관찰 가능한 패턴에만 집중하도록 제어합니다. 이를 통해 '베이스라인 근처의 수비적 형성'과 같은 구체적인 코칭 인사이트를 텍스트로 출력합니다.
VLM 블록의 프롬프트 및 설정 구성 화면
ScreenshotOpenAI VLM 블록에 입력되는 구체적인 프롬프트 내용과 파라미터 설정을 보여줍니다. 탐지된 바운딩 박스 정보를 바탕으로 전술적 분석을 요청하는 프롬프트 엔지니어링의 실제 사례를 확인할 수 있습니다.
분석 결과를 시각화하기 위해 커스텀 Python 블록과 텍스트 오버레이 블록을 사용합니다. Python 블록은 VLM의 긴 텍스트 출력을 90자 단위로 줄바꿈하여 이미지 내 가독성을 확보합니다. 최종적으로 주석이 달린 경기 프레임 하단에 AI가 생성한 전술 코멘터리가 합성되어 한눈에 확인 가능한 분석 리포트가 완성됩니다.

기술

  • RF-DETR
  • GPT-5.1
  • Roboflow Workflows
  • Python
  • OpenAI

활용 사례

  • 테니스 경기 전술 분석
  • 선수 위치 추적 및 코트 커버리지 계산
  • 자동화된 스포츠 코칭 리포트 생성
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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 05. 07.수집 2026. 05. 07.출처 타입 RSS

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