Bernard Ghanem

SoccerNet 2023 a présenté des tâches innovantes pour analyser efficacement des vidéos de foot.

ShadowNet combine des ombres classiques et des réseaux de neurones pour améliorer l'apprentissage des systèmes quantiques.

Une nouvelle méthode simplifie la création de modèles 3D à partir de descriptions textuelles.

Une nouvelle méthode améliore la création d'images 3D à partir d'entrées 2D.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et l'efficacité du rendu 3D.

Cet article parle d'une méthode automatisée pour générer des bandes-annonces de films de manière efficace.

Une nouvelle méthode simplifie l'édition de scènes 3D en utilisant des invites basées sur du texte et des informations de profondeur.

Un nouveau jeu de données et un cadre pour suivre les footballeurs en utilisant des vidéos d'une seule caméra.

DietCL combine efficacement des données étiquetées et non étiquetées pour un meilleur apprentissage.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance vidéo malgré l'absence d'éléments audio ou visuels.

CRAB améliore les tests pour les modèles de langage dans des environnements réels.

Une nouvelle bibliothèque Python simplifie la détection d'actions dans les vidéos de sport pour une meilleure analyse.

Les nouvelles technologies rendent les vidéos au ralenti abordables pour toutes les ligues sportives.

Présentation d'une méthode qui améliore l'apprentissage avec peu de données sans oublier les connaissances passées.

VARS utilise l'analyse vidéo pour aider les arbitres à tous les niveaux du football.

La recherche associe la modélisation 3D avec l'apprentissage automatique pour de meilleurs visuels.

Les défis de SoccerNet 2024 poussent à innover dans la compréhension vidéo du foot.

Modifie tes vidéos sans effort en disant juste tes changements.

Une nouvelle méthode 3D améliore la clarté des images et réduit le désordre.

Cette méthode simplifie la création de match-cuts pour les cinéastes de tous niveaux.