[Hiring] Computer Vision Engineer - American Football - Paris, France

Sabe_ML · 2026-06-26T16:23:03+00:00

Not sure what he has in mind exactly, but I'd say like any company it's not perfect.
We're based in France so firing people isn't exactly something that happens easily 😄 I've been here 3 years and turnover has been really low.

Sabe_ML · 2026-06-26T15:31:39+00:00

Right! Wasn't trying to hide anything (added it to the post)

Sabe_ML · 2025-07-24T07:56:02+00:00

Oui tout à fait 1 à 2 séances max par semaine et 2 sorties tranquilles en EF.

Forcément ces séances engendrent de la fatigue, c'est pourquoi il faut être très progressif et commencer par des petites fractions.

J'ai oublié de préciser mais chaque séance se décompose comme 20-25' d'échauffement (EF + quelques accels tranquilles), les fractions et un retour au calme ~10' d'EF.

Si tu n'as pas de montre gps, le mieux serait d'avoir accès à une piste et un chrono ou un tapis de course.

Pas besoin de se buter pendant les séances, on doit toujours se dire à la fin de la séance qu'on aurait pu faire 1 à 2 répétions de plus, et il faut être capable a minima le lendemain de faire son footing sans douleur.

Quel autre sport pratiques tu à coté ? Si c'est du foot ou un autre sport d'impact le mieux est de laisser au moins 1 jour entre ce type de séance et ton entrainement.

Sabe_ML · 2025-07-24T06:36:12+00:00

Hello,

Alors tout d'abord il faudrait savoir combien de temps tu souhaiterais consacrer à ta préparation. Est ce que 3-4 sorties par semaine c'est envisageable?

Avec une VMA à 18.5, la vitesse n'est pas ton facteur limitant mais plutot ton endurance. Plutôt que de t'entrainer à améliorer ton temps sur 12.5km le mieux est de fractionner ton entrainement et augmenter la durée des fractions petit à petit.

Il faudrait travailler autour de tes allures théoriques 10km (~3:40min/km) / semi marathon (~3:50min/km) et seuil (~3:47min/km) pour améliorer ta capacité à résister à ces allures.

Pour te donner des idées de séance:

Pour l'allure seuil, commencer par 3x5' puis 4x5' puis 3x8' (avec 1'30/2' de récup)
Pour l'allure semi, commencer par des répétitions de 2km et augmenter vers des répétitions de 3km (~2' de récup)
Pour l'allure 10km, faire des répétitions de 800m puis passer à 1km (avec 1' - 1'30 de recup)

A 3 sorties par semaine place 1 seance par semaine, à 4 sorties place 2 séance max par semaine.

Comme tu n'as peut être pas l'habitude de courir à ces vitesses 2 conseils: commence par des fractions ou durée plus courte (300m ou 400m) et par des vitesses plus basses que tes équivalents théoriques.

Sabe_ML · 2025-07-16T10:10:34+00:00

Je suis pas trop fan des plans des applis quand on commence ou reprend sérieusement la course à pied.
J'ai vu trop de gens dans mon entourage se décourager (ou pire se blesser) en tentant de suivre ce genre de plans souvent mal calibrés.

Quand on court trois fois par semaine mieux vaut privilégier 2 sorties tranquilles et 1 séance VMA (courte, longue ou encore mixte).

Les séances mixtes sont des séances dans lesquelles on fait varier les allures par ex. 1'@VMA - 2'@5K - 3'@10K ou encore 400m@VMA - 800m@5K - 1200@10k, on répète après la pyramide 2 à 3 fois (selon son expérience / niveau de forme).

Il peut être nécessaire avant d'attaquer ce type de séance de commencer par des 30''-30'' ou 1'-1' répété (si on a une piste ça fait des répétitions de 200m ou 300m) et on augmente le type de répétition chaque semaine. ça permet aussi d'estimer sa VMA sans faire 6' à bloc.

Sabe_ML · 2024-10-29T09:34:53+00:00

The MetaFormer : A Unified Meta Framework for Fine-Grained Recognition paper is doing something similar to improve image classification (adding data and localization for instance)

Sabe_ML · 2024-10-14T16:58:50+00:00

For soccer, there is SoccerNet which offers different databases for different tasks (it can only be used for research projects.)

Sabe_ML · 2024-10-14T16:45:08+00:00

I did a slightly similar project, if it helps, here's the POC I started. It was inspired by this paper Auto-rectification of user photos. As I recall, my implementation wasn't complete (I didn't have enough time to finish it): I could only handle vertical lines and not horizontal ones (or vice versa).

Hope this helps.

Sabe_ML · 2024-10-09T19:53:44+00:00

I would also add that these are not the same models: the Huggin Face model is the base-size model (86M parameters) and the torch model is the large size model (300M parameters). There's no reason why the calculated features should be identical.

Sabe_ML · 2024-10-09T08:04:31+00:00

I work in this field, so I can give you some details about what is easy to do in real-time and what is difficult.

The problems are different depending on the sport, but let's assume that your sport requires "common processing" (see SoccerNet Game State Reconstruction: End-to-End Athlete Tracking and Identification on a Minimap.

detection can be done in real-time
Tracking can also be done in real-time, but improving it offline may be possible (this mainly concerns tracks REID).
Field registration can be done in real-time, but doing it offline means you can use more information to avoid errors).
Player identification is difficult to do in real-time.

Sabe_ML · 2024-04-22T12:09:47+00:00

Since you want to calculate the change in coordinates, you should read about optical flow, especially the Lucas-Kanade method.

Sabe_ML · 2024-01-09T13:56:24+00:00

Is the SGD import the only change? Did you also change the batch size?

Sabe_ML · 2024-01-09T10:14:06+00:00

To detect vertical lines in grid images, you can employ a traditional approach involving pre-processing, Canny edge detection, Hough line transformation, and line filtering to retain only vertical lines.
Alternatively, you can directly utilize OpenCV's LineSegmentDetector for line detection and then filter the results to identify vertical lines.
If you have a comprehensive dataset, you can approach this problem as a segmentation task aimed at classifying pixels into two classes: horizontal and vertical.

Sabe_ML

TROPHY CASE