Analisi delle squadre
Ogni squadra partecipante ha le sue peculiarità e strategie che potrebbero influenzare l'esito delle partite. Ecco un'analisi approfondita delle squadre principali:
SV Sandhausen
Il Sandhausen è noto per la sua disciplina difensiva e la capacità di sfruttare le occasioni in contropiede. La squadra ha mostrato una grande solidità in questa stagione, rendendola una delle favorite per la vittoria del trofeo.
FC Stuttgarter Kickers
I Kickers hanno un attacco prolifico, capace di segnare gol spettacolari. La loro forza sta nella velocità e nella precisione degli attaccanti, che possono cambiare l'andamento di una partita in pochi minuti.
VfB Stuttgart II
La seconda squadra dello Stoccarda è composta da giovani talenti e giocatori esperti. La loro ambizione è quella di fare bene nel torneo per guadagnarsi un posto tra i professionisti.
SSV Ulm 1846
Gli Ulm sono una squadra combattiva, con una forte identità locale. Hanno dimostrato di poter tenere testa alle grandi squadre grazie alla loro determinazione e spirito di gruppo.
SSV Reutlingen 05
I Reutlingen sono conosciuti per la loro tattica precisa e l'organizzazione difensiva. Hanno una rosa completa e ben bilanciata, pronta a sfidare qualsiasi avversario.
TSG Backnang
I Backnang hanno una filosofia di gioco basata sull'attacco e sulla pressione costante sugli avversari. La loro capacità di mantenere alta l'intensità durante tutta la partita li rende temibili.
Previsioni di scommesse
Le scommesse sportive aggiungono un ulteriore livello di eccitazione ai campionati di Landespokal Wurttemberg. Ecco alcune previsioni basate sull'analisi delle squadre e delle loro prestazioni recenti:
- Pronostico SV Sandhausen vs FC Stuttgarter Kickers: Vittoria del Sandhausen con handicap -0.5 (1.75)
- Pronostico VfB Stuttgart II vs SSV Ulm 1846: Over 2.5 goal (2.10)
- Pronostico SSV Reutlingen 05 vs TSG Backnang: Pareggio (3.20)
Ecco alcuni consigli utili per chi vuole puntare sulle partite di domani:
- Analizza le statistiche recenti: Controlla le ultime cinque partite delle squadre per capire come stanno andando.
- Considera le condizioni meteorologiche: Il clima può influenzare il gioco, soprattutto se piove o fa molto freddo.
- Osserva gli infortuni: I giocatori chiave assenti possono cambiare le dinamiche della partita.
- Ricorda che il calcio è imprevedibile: Anche le migliori analisi non possono garantire il risultato esatto.
Tattiche di gioco
Ogni partita ha la sua storia, e le tattiche adottate dalle squadre possono fare la differenza. Ecco alcune strategie che potrebbero emergere nelle partite di domani:
Tattica del Sandhausen: Difesa a zona
Il Sandhausen potrebbe optare per una difesa a zona per neutralizzare gli attaccanti dei Kickers. Questa tattica permette alla squadra di coprire meglio gli spazi e ridurre le occasioni da rete degli avversari.
Tattica dei Kickers: Pressing alto
I Kickers potrebbero adottare un pressing alto per recuperare palla rapidamente e creare occasioni in contropiede. Questa strategia richiede grande intensità fisica e coordinazione tra i giocatori.
Tattica del VfB Stuttgart II: Gioco sulle fasce
# Copyright (c) Microsoft Corporation.
# Licensed under the MIT license.
from typing import Dict
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from mmcv.runner import auto_fp16
from mmdet.models.builder import HEADS
from mmdet.models.utils import ConvModule
from ..utils import ConvModule as CConvModule
class CrossHead(nn.Module):
"""Cross-Head for segmentation and detection.
This head is used for both segmentation and detection task.
In detection task, it is used to predict the bbox offset and cls score.
In segmentation task, it is used to predict the segmentation map.
Args:
num_convs (int): The number of conv layers.
conv_out_channels (int): The output channels of the conv layers.
norm_cfg (dict): Config dict for normalization layer.
Default: dict(type='GN', num_groups=32, requires_grad=True).
act_cfg (dict): Config dict for activation layer in ConvModule.
Default: dict(type='ReLU', inplace=True).
num_classes (int): The number of classes to be classified.
Default: None.
with_offset (bool): Whether to predict offset in detection task.
Default: True.
with_centerness (bool): Whether to predict centerness in detection task.
Default: True.
init_cfg (dict or list[dict], optional): Initialization config dict.
Default: None.
loss_cls (dict): Config of classification loss.
Default: dict(type='CrossEntropyLoss').
loss_offset (dict): Config of offset regression loss.
Default: dict(type='SmoothL1Loss', beta=1 /9).
loss_centerness (dict): Config of centerness regression loss.
Default: dict(type='CrossEntropyLoss').
ignore_index (int): The index that will be ignored while computing
the cross entropy loss for semantic segmentation task.
Default: -100.
"""
def __init__(self,
num_convs,
conv_out_channels,
norm_cfg=dict(type='GN', num_groups=32, requires_grad=True),
act_cfg=dict(type='ReLU', inplace=True),
num_classes=None,
with_offset=True,
with_centerness=True,
init_cfg=None,
loss_cls=dict(type='CrossEntropyLoss'),
loss_offset=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1 /9),
loss_centerness=dict(type='CrossEntropyLoss'),
ignore_index=-100):
super(CrossHead, self).__init__()
assert num_classes is not None
self.num_convs = num_convs
self.conv_out_channels = conv_out_channels
self.norm_cfg = norm_cfg
self.act_cfg = act_cfg
self.with_offset = with_offset
self.with_centerness = with_centerness
self.num_classes = num_classes
self.ignore_index = ignore_index
# build convolutional layers
self.convs = nn.ModuleList()
for i in range(num_convs):
if i == num_convs -1:
chn = num_classes + int(self.with_offset) *4 + int(self.with_centerness) *1
norm_cfg_ = None
act_cfg_ = None
else:
chn = conv_out_channels
norm_cfg_ = norm_cfg.copy()
act_cfg_ = act_cfg.copy()
conv_in_channels = conv_out_channels if i >0 else chn
self.convs.append(
CConvModule(
conv_in_channels,
chn,
kernel_size=3,
stride=1,
padding=1,
norm_cfg=norm_cfg_,
act_cfg=act_cfg_,
inplace=False))
# build loss functions
self.loss_cls = build_loss(loss_cls)
if self.with_offset:
self.loss_offset = build_loss(loss_offset)
if self.with_centerness:
self.loss_centerness = build_loss(loss_centerness)
# default init_weights for conv(msra) and norm in ConvModule
self.init_weights(init_cfg)
@auto_fp16()
def forward(self, x):
"""Forward function."""
cls_scores_list = []
offsets_list = []
centernesses_list = []
for i in range(self.num_convs):
x = self.convs[i](x)
if i == self.num_convs -1:
if not(self.with_offset and self.with_centerness):
cls_score = x[:, :self.num_classes]
cls_scores_list.append(cls_score)
elif not self.with_offset:
cls_score, centerness = x[:, :self.num_classes], x[:, -1:]
cls_scores_list.append(cls_score)
centernesses_list.append(centerness)
elif not self.with_centerness:
cls_score, offset_pred = x[:, :self.num_classes], x[:, -4:]
cls_scores_list.append(cls_score)
offsets_list.append(offset_pred)
else:
cls_score, offset_pred, centerness = x.split([self.num_classes,4,1],dim=1)
cls_scores_list.append(cls_score)
offsets_list.append(offset_pred)
centernesses_list.append(centerness)
if not(self.with_offset and self.with_centerness):
cls_score = x[:, :self.num_classes]
cls_scores_list.append(cls_score)
elif not self.with_offset:
cls_score, centerness = x[:, :self.num_classes], x[:, -1:]
cls_scores_list.append(cls_score)
centernesses_list.append(centerness)
elif not self.with_centerness:
cls_score, offset_pred = x[:, :self.num_classes], x[:, -4:]
cls_scores_list.append(cls_score)
offsets_list.append(offset_pred)
else:
cls_score, offset_pred, centerness = x.split([self.num_classes,4,1],dim=1)
cls_scores_list.append(cls_score)
offsets_list.append(offset_pred)
centernesses_list.append(centerness)
i +=1
if i == self.num_convs -1:
if not(self.with_offset and self.with_centerness):
cls_score = x[:, :self.num_classes]
cls_scores_list.append(cls_score)
elif not self.with_offset:
cls_score, centerness = x[:, :self.num_classes], x[:, -1:]
cls_scores_list.append(cls_score)
centernesses_list.append(centerness)
elif not self.with_centerness:
cls_score, offset_pred = x[:, :self.num_classes], x[:, -4:]
cls_scores_list.append(cls_score)
offsets_list.append(offset_pred)
else:
cls_score, offset_pred, centerness = x.split([self.num_classes,4,1],dim=1)
cls_scores_list.append(cls_score)
offsets_list.append(offset_pred)
centernesses_list.append(centerness)
return tuple(cls_scores_list), tuple(offsets_list), tuple(centernesses_list)
@HEADS.register_module()
class CrossHeadVGG(CrossHead):
"""Cross-Head based on VGG model."""
def __init__(self,
*args,
init_cfg=[dict(type='Normal', layer='Conv2d', std=0.01),
dict(type='Normal', name='cls_logits', layer='Linear',
std=0.01),
dict(
type='Normal',
name='bbox_pred',
std=0.001)],
**kwargs):
super(CrossHeadVGG,self).__init__(*args,**kwargs)
def build_loss(cfg):
"""Build and return a loss function from config.
Args:
cfg (dict): Config dict of loss.
- type (str): Identifier of loss function.
Returns:
Loss function.
"""
cfg_ = cfg.copy()
_name_lower_case_43cfd5b7b93d4bb49fcff5d54416f8db_0_0_0_0_0_0_0_0_0_0_0_0__name_lower_case_43cfd5b7b93d4bb49fcff5d54416f8db_0_0_0_0_0_0_0_0_0_0__loss_type_lower_case_c5049e91f7fb4026bc7e5346d488fc9b__loss_type_lower_case_c5049e91f7fb4026bc7e5346d488fc9b__loss_type_lower_case_c5049e91f7fb4026bc7e5346d488fc9b__loss_type_lower_case_c5049e91f7fb4026bc7e5346d488fc9b__loss_type_lower_case_c5049e91f7fb4026bc7e5346d488fc9b__loss_type_lower_case_c5049e91f7fb4026bc7e5346d488fc9b__loss_type_lower_case_c5049e91f7fb4026bc7e5346d488fc9b__loss_type_lower_case_c5049e91f7fb4026bc7e5346d488fc9b__loss_type_lower_case_c5049e91f7fb4026bc7e5346d488fc9b__loss_type_lower_case_c5049e91f7fb4026bc7e5346d488fc9b__loss_type_lower_case_c5049e91f7fb4026bc7e5346d488fc9b_name_lower_case_f5a5aa47bf514c8ea53ebdfba04559c8__name_lower_case_f5a5aa47bf514c8ea53ebdfba04559c8_name_lower_case_f5a5aa47bf514c8ea53ebdfba04559c8_name_lower_case_f5a5aa47bf514