KI-Modellleistung
Strukturierte Ergebnisse der aktuellen TennisFlow-Modelle auf dem internen Validierungsdataset.
Aktuelle Ergebnisse
| Aufgabe | Metrik | Ergebnis |
|---|---|---|
| Schlag-Erkennung (Stroke Detection) | Precision | 98,8 % |
| Schlag-Erkennung (Stroke Detection) | Recall | 97,9 % |
| Schlag-Erkennung (Stroke Detection) | F1-Score | 98,4 % |
| Schlagart-Klassifikation (Stroke Type) | Accuracy | 99,83 % |
| Schlagdetail-Klassifikation (Stroke Detail) | Accuracy | 95,7 % |
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Ergebnisse vom 5. August 2026
| Aufgabe | Metrik | Ergebnis |
|---|---|---|
| Schlag-Erkennung (Stroke Detection) | Precision | 97,66 % |
| Schlag-Erkennung (Stroke Detection) | Recall | 97,73 % |
| Schlag-Erkennung (Stroke Detection) | F1-Score | 97,70 % |
| Schlagart-Klassifikation (Stroke Type) | Accuracy | 99,9 % |
| Schlagdetail-Klassifikation (Stroke Detail) | Accuracy | 95,9 % |
Die Ergebnisse wurden auf dem internen Validierungsdataset von TennisFlow gemessen. Als Referenz dienten manuell annotierte Ground-Truth-Daten.
Warum veröffentlichen wir unsere KI-Kennzahlen?
Viele Anwendungen werben mit „KI“, ohne deren Qualität messbar zu machen. Bei TennisFlow möchten wir transparent sein. Deshalb veröffentlichen wir regelmäßig die Leistungsdaten unserer KI-Modelle und dokumentieren ihre Weiterentwicklung mit jeder Version.