Nel confronto tra Cruzeiro ed Atlético Mineiro, entrambe le squadre hanno dimostrato grandi capacità tecniche. Il Cruzeiro ha dominato il possesso palla ma ha faticato a trasformarlo in gol concreti a causa della robusta difesa dell'Atlético. D'altra parte, l'Atlético ha capitalizzato su rapide transizioni offensive che hanno messo in difficoltà la difesa del Cruzeiro più volte durante la partita.
Momenti Chiave della Partita
Nel primo tempo, un contropiede fulmineo dell'Atlético ha portato al gol decisivo che ha sbloccato la partita. La velocità con cui i giocatori dell'Atlético hanno eseguito il contropiede è stata impressionante.
Nella ripresa, il Cruzeiro ha cercato di pareggiare attraverso calci piazzati ma senza successo contro la solidità difensiva dell'Atlético.
<|vq_12297|> [0]: #!/usr/bin/env python
[1]: # -*- coding: utf-8 -*-
[2]: # Author: Yuxiang Wu
[3]: from __future__ import absolute_import
[4]: from __future__ import division
[5]: from __future__ import print_function
[6]: import numpy as np
[7]: import tensorflow as tf
[8]: from model.utils.config import cfg
[9]: from model.rpn_msr.proposal_layer_tf import proposal_layer as proposal_layer_py
[10]: from model.nms.nms_wrapper import nms
[11]: from model.bbox_transform.bbox_transform import bbox_transform_inv
[12]: def _get_rois(roi_probs):
[13]: """Get foreground RoIs excluding the background RoIs.
[14]: rois: [batch_idx x top_k x (y1,x1,y2,x2)].
[15]: """
[16]: roi_scores = roi_probs[:, :, :-1]
[17]: # batch_size = tf.shape(roi_probs)[0]
[18]: # num_rois = tf.shape(roi_probs)[1]
[19]: # num_classes = tf.shape(roi_probs)[2] - 1
[20]: batch_ids = tf.to_int32(tf.range(0,
[21]: tf.shape(roi_probs)[0]))
[22]: batch_ids = tf.reshape(batch_ids,
[23]: [-1,
[24]: tf.shape(roi_probs)[1],
[25]: tf.constant(1)])
[26]: batch_ids = tf.to_float(tf.reshape(batch_ids,
[27]: [-1,
[28]: tf.constant(1)]))
[29]: indices = tf.reshape(tf.argmax(roi_scores,
[30]: axis=1),
[31]: [-1])
[32]: scores = tf.reshape(tf.reduce_max(roi_scores,
[33]: reduction_indices=[1]),
[34]: [-1])
[35]: top_k_indices = tf.nn.top_k(scores,
[36]: k=tf.cast(cfg.TEST.RPN_PRE_NMS_TOP_N,
[37]: scores.get_shape().as_list()[0]))
[38]: .indices
[39]: indices = tf.gather(indices,
[40]: top_k_indices)
███████████████████████████████████████████████████████████
███████████████████████████████████
indices = tf.gather(indices,
top_k_indices)
scores = tf.gather(scores,
top_k_indices)
batch_ids_gathered =
tf.gather(batch_ids,
top_k_indices)
inds_4d =
tf.concat([batch_ids_gathered,
tf.to_float(tf.reshape(indices,
[-1,
tf.constant(1)]))],
axis=1)
rois =
_gather_4d(rois,
inds_4d)
fg_inds =
_gather_4d(fg_inds,
inds_4d)
fg_labels =
_gather_4d(fg_labels,
inds_4d)
with tf.variable_scope('proposal'):
scores_sorted =
_get_top_n(scores=scores,
n=cfg.TEST.RPN_POST_NMS_TOP_N)
rois_sorted =
_get_top_n(scores=scores_sorted,
n=cfg.TEST.RPN_POST_NMS_TOP_N)
batch_ids_sorted =
_get_top_n(scores=s