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使用YOLOv5和ByteTrack追踪足球运动员，结合YOLOv7进行3D姿势估计及GPT-4V分析队服颜色分配球员

YOLOv5ByteTrack足球运动员计算机视觉GPT-4VGithub开源项目

本文介绍了如何在足球赛事中使用YOLOv5和ByteTrack技术进行球员追踪，使用YOLOv7实现3D姿势估计，并通过GPT-4V基于球衣颜色分配球员。文章包含技术应用示例、实现方法以及相关视频和代码资源，旨在帮助读者更好地理解和应用这些技术。

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notebooks - 使用 SOTA 计算机视觉模型和技术的示例和教程
DETRGPT-4 VisionGithubRoboflowYOLO开源项目计算机视觉
提供详尽的计算机视觉教程，包括ResNet、YOLO、DETR等经典模型，以及最新的Grounding DINO、SAM和GPT-4 Vision技术。这个资源库适合初学者和专家学习最前沿的计算机视觉方法和应用。
iros20-6d-pose-tracking - 6D姿态跟踪的优化方案，提高机器人操控和视觉领域的精度和效率
6D姿态跟踪GithubRGB-D图像iros20-6d-pose-trackingse(3)-TrackNet开源项目机器人操作
se(3)-TrackNet通过校准合成图像残差，实现视频序列中的6D姿态跟踪，适用领域包括机器人操控和增强现实。其神经网络架构有效减少域迁移，并采用Lie Algebra实现三维定向表示，即使仅使用合成数据训练也能在真实图像中工作。研究表明，在遮挡条件下，该方法提供稳定和精准的姿态估计，计算效率高达90.9Hz。
FollowYourPose - 基于姿态和文本的自动视频生成技术
AAAI 2024AI生成Follow-Your-PoseGithub姿态控制开源项目文本生成视频
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yoloair - YOLOAir2024版：综合模型改进教程与源码库
GithubPyTorchUltralyticsProYOLOAirYOLOv5YOLOv8开源项目
YOLOAir2024版发布，提供多模型支持及改进教程，包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等。通过统一框架和模块化实现模型多样化应用，如目标检测、实例分割、图像分类等，适用于科研与实际应用。免费提供源代码。
Sports AI - AI体育赛事预测平台助力精准投注
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Sports AI平台运用先进机器学习算法，每日为数百场体育赛事提供免费、精准的预测。覆盖足球、网球、篮球等多种运动，通过持续分析海量数据，不断优化预测模型。平台提供高质量投注建议和价值投注机会，旨在提升用户的投注策略和潜在收益。网站还包含预测使用指南、价值投注教程和算法原理解析，全面助力用户掌握智能投注技巧。平台与多家知名博彩公司合作，为用户提供全面的投注选择。
Football Writer - 智能足球叙事平台 Football Writer
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Football Writer是一款智能足球写作平台，能分析实时比赛数据并生成多语种足球报道。它提供即时深度叙事、灵活的写作风格和SEO优化等功能，还包含丰富的媒体资源。无论专业作家还是足球爱好者，都可借助该平台创作出富有洞察力的足球故事，为读者呈现生动的比赛体验。
Veo - 智能体育录像与分析平台
AI分析AI工具Veo Cam 3实时直播视频编辑运动摄像
Veo平台集成AI智能摄像机和分析软件，为体育比赛提供自动录制、实时直播和深度分析。系统能自动跟踪场上动作，生成广播级画面，并提供即时回放和关键时刻标记。AI分析工具自动解析比赛数据，全面展示团队表现。平台还支持个性化学习内容，促进运动员发展。Veo旨在通过创新技术简化体育分析流程，提高效率。
podos_soccer_model - 开源足球比赛预测模型：基于变压器架构
GithubHuggingfacePodosPyTorch开源项目数据分析机器学习模型模型足球比赛预测
Podos是一个开源的足球比赛预测模型，采用变压器架构，拥有276K参数。该模型利用23个输入参数，包括赔率、球队表现和连胜连败等数据进行预测。虽然存在一定的主场偏差，但Podos为足球比赛预测提供了可靠基础，并有潜力进行进一步优化。用户可以直接使用或通过Bettensor平台集成此模型。
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Mysports AI - 智能体育赛事预测工具
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