Introduzione al Gruppo di Retrocessione della Seconda Divisione Norrland
La Seconda Divisione Norrland in Svezia rappresenta uno dei livelli più competitivi nel calcio svedese, con squadre che lottano non solo per la promozione, ma anche per evitare la retrocessione. La fase di retrocessione, o relegation group, aggiunge un ulteriore livello di emozione e intensità, poiché le squadre si affrontano per garantirsi un posto nella divisione successiva. Domani, il gruppo di retrocessione vedrà alcune partite chiave che potrebbero determinare il futuro di diverse squadre. Esploriamo le partite in programma, fornendo analisi dettagliate e previsioni sulle scommesse.
Le Squadre in Gioco
Nel gruppo di retrocessione della Seconda Divisione Norrland, le squadre si trovano in una situazione critica. Ogni punto conta e ogni gol può fare la differenza tra la salvezza e la retrocessione. Ecco un'analisi delle squadre coinvolte:
- Squadra A: Dopo una stagione altalenante, la Squadra A si trova a un punto cruciale. Con una difesa solida ma un attacco che fatica a trovare la via del gol, dovranno migliorare la loro produzione offensiva per superare gli avversari.
- Squadra B: La Squadra B ha mostrato momenti di brillantezza quest'anno, ma la loro inconsistenza è stata il tallone d'Achille. Con una rosa talentuosa, hanno tutto ciò che serve per rimanere in divisione.
- Squadra C: La Squadra C è stata una sorpresa positiva questa stagione. Con una strategia difensiva ben organizzata e una maggiore coesione di squadra, stanno dimostrando di essere una seria minaccia per le altre squadre.
- Squadra D: La Squadra D ha avuto difficoltà a mantenere il ritmo con le altre squadre del gruppo. Tuttavia, con alcuni giocatori chiave in forma e pronti a dare il massimo, potrebbero ancora riuscire a evitare la retrocessione.
Queste squadre si affronteranno in diverse partite domani, ognuna con obiettivi specifici e strategie ben definite.
Partite Chiave di Domani
Domani vedremo diverse partite cruciali nel gruppo di retrocessione della Seconda Divisione Norrland. Analizziamo le partite più importanti e forniamo previsioni sulle scommesse basate su un'analisi approfondita delle prestazioni delle squadre.
Squadra A vs Squadra B
Questa partita è probabilmente una delle più attese del giorno. La Squadra A cercherà di sfruttare la loro solida difesa per limitare l'attacco della Squadra B, mentre quest'ultima dovrà trovare modi per superare una barriera difensiva difficile da penetrare.
- Predizione: Si prevede una partita equilibrata con pochi gol. Possibile risultato: Pareggio 1-1.
- Scommessa consigliata: Under 2.5 gol – entrambe le squadre tendono a giocare con cautela quando sono in gioco punti cruciali.
Squadra C vs Squadra D
La Squadra C arriva alla partita in forma, grazie alle loro recenti prestazioni difensive solide. D'altra parte, la Squadra D cercherà di capitalizzare su eventuali momenti di debolezza degli avversari per ottenere i tre punti vitali.
- Predizione: La Squadra C dovrebbe avere un leggero vantaggio grazie alla loro solidità difensiva. Possibile risultato: Vittoria della Squadra C per 2-0.
- Scommessa consigliata: Goal no – entrambe le squadre tendono a preferire un gioco più sicuro quando è in gioco la salvezza.
Squadra B vs Squadra C
In questa partita si affrontano due delle squadre più inconsistenti del gruppo. Entrambe hanno dimostrato di poter giocare bene ma hanno faticato a mantenere quella qualità costantemente.
- Predizione: Partita aperta con possibilità di gol da entrambe le parti. Possibile risultato: Pareggio 1-1 o Vittoria della Squadra B per 2-1.
- Scommessa consigliata: Over 2.5 gol – entrambe le squadre hanno bisogno di punti e potrebbero giocare con maggiore aggressività.
Analisi delle Prestazioni Stagionali
Per comprendere meglio le prospettive delle squadre nel gruppo di retrocessione, è utile esaminare alcune statistiche chiave della stagione fino ad ora.
Prestazioni Offensive
- Squadra A: Media gol segnati: 1.2 per partita – Difesa solida ma attacco poco prolifico.
- Squadra B: Media gol segnati: 1.5 per partita – Attacco imprevedibile ma talvolta inconsistente.
- Squadra C: Media gol segnati: 1.0 per partita – Attacco controllato e mirato.
- Squadra D: Media gol segnati: 0.8 per partita – Attacco lento a svilupparsi durante la stagione.
Prestazioni Defensive
- Squadra A: Media gol subiti: 0.9 per partita – Difesa tra le migliori del gruppo.
- Squadra B: Media gol subiti: 1.3 per partita – Difesa spesso vulnerabile sotto pressione.
- Squadra C: Media gol subiti: 0.7 per partita – Difesa molto solida e ben organizzata.
- Squadra D: Media gol subiti: 1.5 per partita – Problemi difensivi evidenti durante la stagione.
Fattori Chiave da Considerare
Infortuni e Squalifiche
Gli infortuni possono cambiare drasticamente l'equilibrio di una squadra. Ecco alcuni giocatori chiave che potrebbero non essere disponibili domani:
- Squadra A: Il capitano difensivo è fuori causa a causa di un infortunio al ginocchio.
- Squadra B: L'attaccante principale ha ricevuto un cartellino rosso nell'ultima partita e sarà squalificato domani.
- Squadra C: Nessun giocatore chiave assente, tutti pronti a dare il massimo.
- Squadra D: Un centrocampista chiave è in dubbio dopo un colpo alla testa nella scorsa settimana.
Clima e Condizioni del Campo
I match in Svezia possono essere influenzati dalle condizioni meteorologiche rigide, specialmente durante l'inverno. Domani ci aspettiamo temperature fredde con possibilità di neve leggera, il che potrebbe influenzare lo stile di gioco delle squadre, favorendo forse quelle con una maggiore fisicità e capacità tattica nel controllo del pallone sul terreno ghiacciato.
Tendenze Storiche nelle Partite Precedenti
Risultati Recenti
<|repo_name|>chris-gu/Neural-Style-Transfer<|file_sep|>/README.md
# Neural Style Transfer
This is an implementation of [Neural Style Transfer](https://arxiv.org/abs/1508.06576) by [Gatys et al.,](https://arxiv.org/abs/1508.06576) using [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/). I followed the tutorial from [PyImageSearch](https://www.pyimagesearch.com/2019/06/03/neural-style-transfer-with-python-and-deep-learning/) and added some of my own modifications.
The model takes an input image and two other images (content image and style image) and outputs an image that has the content of the content image and the style of the style image.
## Usage
$ python neural_style_transfer.py -c "path to content image" -s "path to style image" -o "output file path" -t "number of iterations"
## Results
**Content Image**
**Style Image**
**Output**
## Credits
* [PyImageSearch](https://www.pyimagesearch.com/2019/06/03/neural-style-transfer-with-python-and-deep-learning/)
* [Gatys et al.,](https://arxiv.org/abs/1508.06576) Neural Style Transfer<|file_sep|># import the necessary packages
from tensorflow.keras.applications import vgg19
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img
import numpy as np
import argparse
import cv2
def load_image(image_path):
# load the input image from disk
image = load_img(image_path)
# convert the image pixels to a numpy array
image = img_to_array(image)
# if we are applying style transfer we need to ensure
# our images are floating point (as they are when loaded
# by Keras), so we also scale the pixel intensity values
# to the range [0,255]
image = np.expand_dims(image.astype("float32"), axis=0)
return image
def deprocess_image(x):
# perform the inverse of the preprocess operation
x = x.reshape((x.shape[1], x.shape[2], x.shape[3]))
x[:, :, (0,1,2)] = x[:, :, (2,1,0)]
x[:, :, :] += [103.939,116.779,123.68]
x = np.clip(x,0,255).astype('uint8')
return x
def gram_matrix(A):
m,n = A.shape[:2]
features = n // channels
G = np.zeros((features,filters))
for i in range(features):
for j in range(features):
G[i,j] = np.sum(A[:, :, i] * A[:, :, j])
return G
def total_variation_loss(x):
a = tf.square(
x[:, :img_nrows -1 ,:img_ncols -1 ,:] - x[:,1:, : ,:])
b = tf.square(
x[:, :img_nrows -1 ,:img_ncols -1 ,:] - x[:, : ,img_ncols -1 :,:])
return tf.reduce_sum(tf.pow(a + b,beta))
def content_loss(base_content_feature,
target_feature):
loss = tf.reduce_mean(tf.square(target_feature-base_content_feature))
return loss
def style_loss(style_feature_gram,
target_feature_gram):
loss = tf.reduce_mean(tf.square(style_feature_gram-target_feature_gram))
return loss
def compute_loss(combination_image,
base_content_image,
base_style_image,
combination_features,
base_content_features,
base_style_features):
total_variation_weight = float(args['tv_weight'])
style_weight = float(args['style_weight'])
content_weight = float(args['content_weight'])
start_time = time.time()
content_score = content_loss(combination_features['block5_conv2'],
base_content_features['block5_conv2'])
style_score = style_loss(gram_matrix(base_style_features['block1_conv1']),
gram_matrix(combination_features['block1_conv1']))
style_score += style_loss(gram_matrix(base_style_features['block2_conv1']),
gram_matrix(combination_features['block2_conv1']))
style_score += style_loss(gram_matrix(base_style_features['block3_conv1']),
gram_matrix(combination_features['block3_conv1']))
style_score += style_loss(gram_matrix(base_style_features['block4_conv1']),
gram_matrix(combination_features['block4_conv1']))
style_score += style_loss(gram_matrix(base_style_features['block5_conv1']),
gram_matrix(combination_features['block5_conv1']))
total_variation_score = total_variation_loss(combination_image)
score = (style_weight * style_score) + (content_weight * content_score) +
(total_variation_weight * total_variation_score)
end_time = time.time()
print("Loss complete after {} seconds".format(end_time-start_time))
return score
def eval_loss_and_grads(x):
x_tensor = tf.convert_to_tensor(x)
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(x_tensor)
x_evals = preprocess_image(x_tensor)
score = compute_loss(x_evals,
base_content_image,
base_style_image,
feature_extractor(x_evals),
base_content_features,
base_style_features)
grads = tape.gradient(score,x_tensor)
return score.numpy().astype("float64"),grads.numpy().astype("float64")
class Evaluator(object):
def __init__(self):
self.loss_value,self.grads_values = None,None
def loss(self,x):
assert self.loss_value is None
self.loss_value,self.grad_values=eval_loss_and_grads(x)
return self.loss_value
def grads(self,x):
assert self.loss_value is not None
grad_values=np.copy(self.grad_values)
self.loss_value,self.grad_values=None,None
return grad_values
def main():
parser=argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("-c","--content",required=True,type=str,
help="path to input content image")
parser.add_argument("-s","--style",required=True,type=str,
help="path to input style image")
parser.add_argument("-o","--output",required=True,type=str,
help="path to output image")
parser.add_argument("-t","--iterations",type=int,default=10,
help="# of iterations")
parser.add_argument("-w","--width",type=int,default=400,
help="image width")
parser.add_argument("-n","--height",type=int,default=400,
help="image height")
parser.add_argument("-b","--beta",type=float,default=10.,
help="beta value for total variation loss")
parser.add_argument("-cw","--content_weight",type=float,default=0.025,
help="content weight")
parser.add_argument("-sw","--style_weight",type=float,default=500.,
help="style weight")
parser.add_argument("-tvw","--tv_weight",type=float,default=10.,
help="total variation weight")
args=vars(parser.parse_args())
global img_nrows,img_ncols,beta,args
img_nrows=args["height"]
img_ncols=args["width"]
beta=args["beta"]
print("[INFO] loading images...")
base_content_image=load_image(args["content"])
base_style_image=load_image(args["style"])
if base_content_image.shape[0]!=base_style_image.shape[0]:
if base_content_image.shape[0]>base_style_image.shape[0]:
new_height,new_width=base_style_image.shape[0],base_content_image.shape[0]
new_width*=img_ncols//base_content_image.shape[0]
new_height*=img_nrows//base_content_image.shape[0]
base_content_image=cv.resize(base_content_image,(new_width,new_height))
print("[INFO] resized content image from ({},{})->({},{})".format(
base_content_image.shape[0],base_content_image.shape[1],
new_width,new_height))
base_content_image=np.expand_dims(base_content_image,axis=0)
elif base_style_image.shape[0]>base_content_image.shape[0]:
new_height,new_width=base_content_image.shape[0],base_style_image.shape[0]
new_width*=img_ncols//base_style_image.shape[0]
new_height*=img_nrows//base_style_image.shape[0]
base_style_image=cv.resize(base_style_image,(new_width,new_height))
print("[INFO] resized style image from ({},{})->({},{})".format(
base_style_image.shape[0],base_style_image.shape[1],
new_width,new_height))
base_style