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ESPN FC
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新的分层GRU模型以17.91%的mAP预测足球动作
研究人员开发了一种新颖的分层模型，用于预测足球比赛中的球类动作。该系统利用Transformer对剪辑级特征进行编码，并使用GRU聚合时间上下文，在30秒的观察基础上预测5秒窗口内的动作。该方法结合了频率加权匈牙利匹配以偏好稀有动作类别，以及高斯软目标进行时间监督，在SoccerNet球类动作预测基准上达到了17.91%的mAP。
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新方法使用预训练模型预测相对深度
研究人员开发了一种新颖的方法，用于单目图像中的相对深度预测，特别是在足球场景下。他们的方法利用了大型预训练模型的零样本能力来推断度量深度，这有助于更准确的相对深度估计。该技术应用于2025 SoccerNet单目深度估计竞赛挑战，在挑战集上取得了2.68 x 10^-3的分数。