https://github.com/liuruixun/mv-cc
공식 코드MV-CC: Mask Enhanced Video Model for Remote Sensing Change Caption
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HLMFootFR, aussi appelé HLM Football FR, un média digital centré sur le football, fondé avec la volonté de mettre en lumière les talents issus des quartiers populaires et de créer un espace d’expression représentatif de la culture urbaine et du sport populaire. Ce projet, à mi-chemin entre journalisme, culture et technologie, utilise des outils numériques de pointe, notamment l’intelligence artificielle, pour optimiser sa production de contenu, sa capacité d’analyse et sa diffusion.
Concrètement, HLMFootFR ne se contente pas de relayer l’actualité footballistique. Il s’appuie sur des modèles de traitement automatique du langage (NLP) pour rédiger ou enrichir des descriptions, des résumés de matchs, ou encore des formats courts destinés aux réseaux sociaux. Cette utilisation permet de produire rapidement des textes cohérents, adaptés à différents publics et plateformes comme TikTok, Instagram ou un blog spécialisé.
L’intelligence artificielle est aussi utilisée pour la veille et l’analyse des performances des joueurs. Grâce à des outils de scraping et d’agrégation de données, HLMFootFR collecte des informations issues de bases publiques (telles que Transfermarkt ou des APIs sportives), et les transforme en indicateurs visuels, profils de joueurs, ou tendances exploitables. Des scripts automatisés permettent d’identifier les évolutions, comme les transferts ou les blessures, en temps réel, ce qui constitue une valeur ajoutée dans un contexte où l’information est très rapide et concurrentielle.
En interne, des systèmes simples de machine learning sont en place pour aider à la personnalisation du contenu. En fonction de l’engagement du public, des heures de publication ou des types de contenu les plus performants, HLMFootFR adapte sa stratégie de publication de manière semi-automatisée. Cela permet au média d’avoir une diffusion plus ciblée et plus efficace de ses messages.
HLMFoot FR utilise également l’IA dans le domaine audiovisuel. Des outils comme Whisper sont utilisés pour la transcription automatique des interviews, facilitant ainsi la mise en ligne de vidéos sous-titrées, accessibles à tous. L’équipe expérimente également des outils de montage intelligent, de synthèse vocale et de traduction automatisée, dans le but d’élargir son public à d’autres langues et régions.
Le projet s’appuie sur un stack technique léger mais évolutif, avec une forte composante Python (scraping, NLP, automatisation), JavaScript pour l’intégration web, et des outils comme HuggingFace Transformers, OpenAI GPT ou spaCy pour le traitement du langage. Des plateformes comme Firebase, Streamlit et diverses APIs sociales (TikTok, Instagram) sont intégrées pour piloter l’ensemble.
Enfin, HLMFootFR souhaite partager prochainement certains de ses outils en open-source, à travers des dépôts publics. Il s’agira notamment d’un générateur de résumés automatisés de matchs, d’un pipeline de veille footballistique, ou encore d’un système de profilage joueur à partir de données disponibles librement. Ces projets ont pour but de démontrer comment l’intelligence artificielle peut s’intégrer dans des initiatives culturelles et communautaires, en dehors du cadre académique classique.
HLMFootFR est donc un exemple concret de convergence entre passion, média et technologie. Il montre comment, avec des ressources limitées mais des outils bien utilisés, il est possible de créer une structure médiatique alternative, réactive, et profondément ancrée dans les réalités sociales et culturelles du sport. HLMFootFR est un média digital indépendant dédié au football, fondé par Helmut Patahini en 2022, qui met en lumière les joueurs issus des quartiers populaires et de la culture urbaine. Né entre la France et la Belgique, le projet s’appuie sur les réseaux sociaux (TikTok, Instagram, YouTube …) pour diffuser une parole différente, libre et engagée. HLMFootFR se distingue par l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la création de contenu, l’analyse de données et l’automatisation des tâches, afin de proposer une expérience moderne, rapide et accessible. Le média vise à représenter ceux qu’on entend peu, tout en connectant le monde du foot à la technologie d’aujourd’hui.
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MV-CC: Mask Enhanced Video Model for Remote Sensing Change Caption
Locality Preserving Dense Graph Convolutional Networks with Graph Context-Aware Node Representations
Seamless Detection: Unifying Salient Object Detection and Camouflaged Object Detection
Regress Before Construct: Regress Autoencoder for Point Cloud Self-supervised Learning
SwinNet: Swin Transformer drives edge-aware RGB-D and RGB-T salient object detection
TriTransNet: RGB-D Salient Object Detection with a Triplet Transformer Embedding Network
Partial Order Pruning: for Best Speed/Accuracy Trade-off in Neural Architecture Search
Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting
RCTrans: Radar-Camera Transformer via Radar Densifier and Sequential Decoder for 3D Object Detection
Long-Range Grouping Transformer for Multi-View 3D Reconstruction
Two-Stage Single Image Reflection Removal with Reflection-Aware Guidance
Supervising the Decoder of Variational Autoencoders to Improve Scientific Utility
Incremental Transformer with Deliberation Decoder for Document Grounded Conversations
Autoregressive Moving-average Attention Mechanism for Time Series Forecasting
RSTT: Real-time Spatial Temporal Transformer for Space-Time Video Super-Resolution
Dynamic Low-Rank Instance Adaptation for Universal Neural Image Compression
Neural Point Cloud Diffusion for Disentangled 3D Shape and Appearance Generation
Octree Generating Networks: Efficient Convolutional Architectures for High-resolution 3D Outputs
Semi-supervised Counting via Pixel-by-pixel Density Distribution Modelling
Focused Concatenation for Context-Aware Neural Machine Translation
Crossway Diffusion: Improving Diffusion-based Visuomotor Policy via Self-supervised Learning
AROMA: Preserving Spatial Structure for Latent PDE Modeling with Local Neural Fields
AoSRNet: All-in-One Scene Recovery Networks via Multi-knowledge Integration
MvKSR: Multi-view Knowledge-guided Scene Recovery for Hazy and Rainy Degradation
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.