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El pase es una técnica relativamente básica en voleibol. En la enseñanza del pase en voleibol, entrenar la técnica correcta de pase juega un papel muy importante. El pase correcto no solo puede captar con precisión la dirección del punto de la pelota y el punto de caída, sino que también puede conectar de manera efectiva la defensa y el ataque. Con el fin de mejorar la eficiencia y calidad del entrenamiento de pase en voleibol, mejorar la extracción precisa de los objetivos deportivos, reducir la información de características redundantes y mejorar el rendimiento de generalización y las capacidades de ajuste no lineal del algoritmo, este documento estudia el voleibol basado en el modelo de red neuronal convolucional anidada y el método de detección de movimientos incorrectos en el entrenamiento de pase. La estructura de la red neuronal convolucional se mejora mediante la anidación de capas mlpconv, y se utiliza el modelo de mezcla de Gaussianas para extraer de manera efectiva y precisa los objetos en primer plano en el video. La capa mlpconv multicapa anidada aprende automáticamente las características de nivel profundo del objetivo en primer plano, y el mapa de características generado se vectoriza e introduce en el clasificador Softmax conectado a la capa completamente conectada para la detección de comportamientos incorrectos de pase en el entrenamiento de voleibol. Basándose en la detección de casi 1,000 conjuntos de datos de acciones de atletas, los resultados del experimento de simulación muestran que el algoritmo reduce la adquisición de información redundante y acorta el tiempo de cálculo y aprendizaje del algoritmo, y la red neuronal convolucional mejorada tiene un rendimiento de generalización y no linealidad mejorados. La capacidad de ajuste se ha mejorado, y la detección de comportamientos anómalos de pase en voleibol ha logrado una tasa de precisión más alta.
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