National stats & predictions

Ogni giorno, il nostro team aggiorna le informazioni sulle partite nazionali francesi, garantendo che tu abbia sempre le ultime notizie a portata di mano. Che si tratti di cambiamenti dell'ultima ora nella formazione o di condizioni meteorologiche che potrebbero influenzare il gioco, rimarrai informato per prendere decisioni consapevoli.

I nostri esperti analizzano ogni dettaglio delle squadre francesi per offrirti previsioni affidabili. Basandoci su statistiche storiche, performance recenti e analisi tattiche, forniamo pronostici dettagliati che possono migliorare significativamente le tue probabilità di successo nelle scommesse.

Paris Saint-Germain (PSG)

Il PSG è una delle squadre più forti d'Europa, con un mix di talento locale e internazionale. Le loro partite sono sempre ricche di azione e gol, rendendole ideali per le scommesse su marcatori multipli.

Olympique de Marseille (OM)

L'OM è una squadra con una storia ricca e tifosi appassionati. Conosciuta per il suo stile di gioco aggressivo, rappresenta una sfida intrigante per gli esperti di scommesse.

Olympique Lyonnais (OL)

L'OL è una delle squadre più costanti del campionato francese. La loro capacità di mantenere prestazioni elevate rende le loro partite un ottimo terreno per previsioni accurate.

Migliorare le tue scommesse non è solo questione di fortuna; richiede anche un'analisi strategica. Ecco alcuni consigli avanzati che possono aiutarti a massimizzare i tuoi guadagni:

• Diversifica le Tue Scommesse: Non limitarti a una sola tipologia di scommessa. Esplora diverse opzioni come handicap, over/under e combo per aumentare le tue possibilità di vincita.
• Sfrutta i Bonus degli Operatori: Molti bookmakers offrono bonus e promozioni speciali. Assicurati di approfittarne per aumentare il tuo bankroll senza rischi aggiuntivi.
• Rimani Aggiornato: Segui le notizie sportive, i forum e i social media per avere informazioni aggiornate che possono influenzare il mercato delle scommesse.
• Analizza i Mercati Emergenti: Oltre alle classiche scommesse su vittoria/pareggio/sconfitta, esplora mercati meno tradizionali come il primo marcatore o il numero esatto di calci d'angolo.

I grafici statistici sono uno strumento indispensabile per chi vuole fare previsioni precise. Ecco alcuni grafici che possiamo offrire:

• Grafico delle Prestazioni Storiche: Visualizza come si sono comportate le squadre nel corso degli anni per identificare schemi ricorrenti.
• Grafico degli Infortuni: Traccia la frequenza e la gravità degli infortuni dei giocatori chiave per valutare l'impatto sulla performance della squadra.
• Grafico delle Condizioni Meteorologiche: Analizza come diverse condizioni climatiche hanno influenzato il risultato delle partite passate.
• Grafico delle Strategie Tattiche: Esamina quali strategie tattiche hanno avuto successo contro determinate avversarie.

Ecco alcuni esempi pratici su come utilizzare le nostre previsioni nelle tue scommesse quotidiane:

• Esempio 1: PSG vs OM
  • Analisi della Performance Recente: Il PSG ha vinto le ultime cinque partite mentre l'OM ha avuto alti e bassi. Prevista vittoria del PSG con marginale vantaggio.
  • Infortuni Chiave: L'assenza del difensore centrale dell'OM potrebbe aprire spazi maggiormente difendibili da parte del PSG.
  • Scommessa Consigliata: Handicap asiatico -1.5 a favore del PSG.

• Esempio 2: OL vs Montpellier
  • Analisi Tattica: L'OL tende a dominare il possesso palla contro avversarie meno forti come Montpellier.
  • Mercato Over/Under: Probabilità alta che ci siano più di tre gol in questa partita data la forza offensiva dell'OL.
  • Scommessa Consigliata: Over 2.5 gol nella partita.

• Esempio 3: Lione vs Rennes
  • Grafico delle Prestazioni Storiche: Lione ha vinto sei delle ultime sette partite contro Rennes in casa.
  • Influenza Meteorologica: Condizioni climatiche ideali, nessun impatto previsto sullo stile di gioco dell'Lione.
  • Scommessa Consigliata: Vittoria dell'Lione con handicap asiatico -1.0.
  jameslindsey/colab<|file_sep|>/src/make_dataset.py # Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. # # This source code is licensed under the MIT license found in the # LICENSE file in the root directory of this source tree. import argparse import os import random import numpy as np from PIL import Image from colab.utils import get_bbox_from_mask def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--data_path", type=str) parser.add_argument("--save_path", type=str) parser.add_argument("--crop_size", type=int, default=224) parser.add_argument("--scale_min", type=float, default=0.5) parser.add_argument("--scale_max", type=float, default=1.) args = parser.parse_args() images = os.listdir(args.data_path) with open(os.path.join(args.save_path, "train.txt"), "w") as f: with open(os.path.join(args.save_path, "val.txt"), "w") as f_val: for i in range(len(images)): image_path = os.path.join(args.data_path, images[i]) image = Image.open(image_path).convert("RGB") if image.mode != "RGB": continue w = image.size[0] h = image.size[1] # We assume that the object is at the center of the image bbox = [w / 2 - w / 2 * args.scale_min, h / 2 - h / 2 * args.scale_min, w / 2 + w / 2 * args.scale_min, h / 2 + h / 2 * args.scale_min] # We randomly scale the box up to some extent scale_factor = random.uniform(args.scale_min, args.scale_max) bbox = [bbox[0] * scale_factor, bbox[1] * scale_factor, bbox[2] * scale_factor, bbox[3] * scale_factor] # We crop the image and resize it to crop_size x crop_size cropped_image = image.crop(bbox) cropped_image = cropped_image.resize((args.crop_size, args.crop_size), Image.BILINEAR) save_image_path = os.path.join( args.save_path, "{0}_{1}.jpg".format(i % len(images), i // len(images))) cropped_image.save(save_image_path) if i % len(images) == len(images) - 1: f_val.write("{0} {1}n".format(i // len(images), save_image_path)) else: f.write("{0} {1}n".format(i // len(images), save_image_path)) if __name__ == "__main__": main() <|repo_name|>jameslindsey/colab<|file_sep|>/src/colab/utils.py # Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. # # This source code is licensed under the MIT license found in the # LICENSE file in the root directory of this source tree. import cv2 import numpy as np def get_bbox_from_mask(mask): """ Given an instance segmentation mask of shape [H,W], returns a tight bounding box around the mask. """ rows = np.any(mask, axis=1) cols = np.any(mask, axis=0) rmin, rmax = np.where(rows)[0][[0, -1]] cmin, cmax = np.where(cols)[0][[0, -1]] return rmin, rmax+1, cmin, cmax+1 def compute_iou(box_a, box_b): """ Given two bounding boxes `box_a` and `box_b` of shape [x1,y1,x2,y2], computes the intersection over union. Note that `box_a` and `box_b` can be arrays of bounding boxes of shape [N,x1,y1,x2,y2]. Args: box_a: bounding box array of shape [N,x1,y1,x2,y2] box_b: bounding box array of shape [M,x1,y1,x2,y2] Returns: IoU matrix of shape [N,M] """ area_a = (box_a[:, :, None, 2] - box_a[:, :, None, 0]) * ( box_a[:, :, None, 3] - box_a[:, :, None, 1]) area_b = (box_b[:, None, :, 2] - box_b[:, None, :, 0]) * ( box_b[:, None, :, 3] - box_b[:, None, :, 1]) # Compute intersection areas left_ups = np.maximum(box_a[:, :, None , :2], box_b[:, None , :, :2]) right_downs = np.minimum(box_a[:, :, None , 2:], box_b[:, None , :, 2:]) intersection_wh = np.clip((right_downs - left_ups), a_min=0., a_max=None) intersections = intersection_wh[...,0] * intersection_wh[...,1] # Compute IoU unions = area_a + area_b - intersections return intersections / unions def extract_image_patches(img_pil, patch_size, stride=16): # Convert PIL image to cv2 image img_cv = cv2.cvtColor(np.asarray(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR) patches_list=[] # Extract patches from image for y in range(0,img_cv.shape[0]-patch_size+stride,stride): for x in range(0,img_cv.shape[1]-patch_size+stride,stride): patch=img_cv[y:y+patch_size,x:x+patch_size,:] patches_list.append(patch) return patches_list def get_inverted_affine_matrix(affine_matrix): # Get inverted affine matrix inv_affine_matrix=np.linalg.inv(affine_matrix) return inv_affine_matrix def transform_patch_with_inv_affine_matrix(patch_cv,inverted_affine_matrix): # Transform patch using inverted affine matrix transformed_patch=cv2.warpAffine(patch_cv,inverted_affine_matrix,(patch_cv.shape[1],patch_cv.shape[0])) return transformed_patch def get_colab_transformed_patches(img_pil, patch_size, affine_matrices): # Extract patches from image patches_list=extract_image_patches(img_pil=img_pil, patch_size=patch_size, stride=16) transformed_patches_list=[] # Transform each patch using its corresponding inverted affine matrix for patch_idx,patch_cv in enumerate(patches_list): inverted_affine_matrix=get_inverted_affine_matrix(affine_matrices[:,:,patch_idx]) transformed_patch=transform_patch_with_inv_affine_matrix(patch_cv=patch_cv,inverted_affine_matrix=inverted_affine_matrix) transformed_patches_list.append(transformed_patch) return transformed_patches_list def get_colab_transformed_img(img_pil, affine_matrices): # Convert PIL image to cv2 image img_cv=cv2.cvtColor(np.asarray(img_pil),cv2.COLOR_RGB2BGR) transformed_img=np.zeros_like(img_cv,dtype=np.float32) # Transform each pixel using its corresponding inverted affine matrix for y in range(0,img_cv.shape[0]): for x in range(0,img_cv.shape[1]): inverted_affine_matrix=get_inverted_affine_matrix(affine_matrices[:,:,y*img_cv.shape[1]+x]) transformed_pixel=cv2.transform(np.array([[x,y]],dtype=np.float32),inverted_affine_matrix)[0] transformed_img[int(transformed_pixel[1]),int(transformed_pixel[0]),:]=img_cv[y,x,:] return Image.fromarray(transformed_img.astype(np.uint8))<|repo_name|>jameslindsey/colab<|file_sep|>/src/train.py # Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. # # This source code is licensed under the MIT license found in the # LICENSE file in the root directory of this source tree. import argparse import os import torch from colab.utils import get_bbox_from_mask from model import ColabNet if __name__ == "__main__": # Parse command line arguments parser=argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--data_root",type=str,default="/raid/hdd/jlindsey/datasets/Colab/") parser.add_argument("--checkpoint_dir",type=str,default="checkpoints") parser.add_argument("--model_name",type=str,default="colabnet") parser.add_argument("--train_list",type=str,default="train.txt") parser.add_argument("--val_list",type=str,default="val.txt") parser.add_argument("--crop_size",type=int,default=224) parser.add_argument("--batch_size",type=int,default=16) parser.add_argument("--lr",type=float,default=5e-4) parser.add_argument("--epochs",type=int,default=20) args=parser.parse_args() device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Load train and val lists train_list=[line.rstrip("n").split(" ") for line in open(os.path.join(args.data_root,args.train_list))] val_list=[line.rstrip("n").split(" ") for line in open(os.path.join(args.data_root,args.val_list))] train_dataset=[os.path.join(args.data_root,"train_images/{0}.jpg".format(item[0])) for item in train_list]+ [os.path.join(args.data_root,"train_masks/{0}.png".