Bernard Ghanem

SoccerNet 2023では、サッカーの動画を効果的に分析するための革新的なタスクが紹介されたよ。

ShadowNetは、古典的なシャドウとニューラルネットワークを組み合わせて、量子システムの学習を強化するよ。

テキストプロンプトから3Dモデルを作るのが簡単になる新しい方法ができたよ。

新しい方法で2D入力から3D画像を作成するのがより良くなったよ。

新しい方法で3Dレンダリングの速度と効率が改善される。

この記事では、効率的に映画の予告編を生成する自動化された方法について話しています。

新しい方法がテキストベースのプロンプトと深度情報を使って3Dシーン編集を簡単にするよ。

新しいデータセットとフレームワークで、単一カメラの動画を使ってサッカー選手を追跡するんだ。

DietCLは、ラベル付きデータとラベルなしデータをうまく組み合わせて、より良い学習を実現するよ。

新しい方法で、音声や視覚要素が欠けてても動画認識が改善されるんだ。

CRABはリアルな環境での言語モデルのテストを強化するよ。

新しいPythonライブラリがスポーツ動画のアクションスポッティングを簡単にして、分析をより良くするよ。

新しい技術のおかげで、全てのスポーツリーグでスローモーション映像が手軽に使えるようになった。

限られたデータから学ぶのを強化しつつ、過去の知識を忘れない方法を紹介するよ。

VARSは、サッカーのすべてのレベルで審判をサポートするためにビデオ分析を使ってるよ。

研究は、視覚効果を向上させるために3Dモデリングと機械学習を組み合わせている。

SoccerNet 2024のチャレンジは、サッカーのビデオ理解の革新を促進する。

話すだけで簡単に動画を編集できるよ。

新しい3D手法が画像の鮮明さを向上させ、雑音を減らすんだ。

この方法は、すべてのレベルの映画製作者にとってマッチカットの作成を簡単にするよ。