设为首页收藏本站开通VIP封禁查询服务器列表(Servers List)道具创意工坊在线下载SteamID查询页地图搜索|下载帮助-服务器指令皮肤交易所(系统托管)音乐盒社区待处理事件(3) 我的广告

【X】社区

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

微信登录,快人一步

Steam 登录

只需一步 立即开始
全站
SakuyaSakura 说: 狙服刚刚立完flag秒闪退是最骚的
4天前
全站
SakuyaSakura 说: 有人想我了吗_(:з」∠)_
5天前
全站
彳卸坂美琴 说: 刚才iceworld的兄弟们,叶子发了
5天前
全站
moedanny 说: *****刀伤已经开启*****
6天前
全站
moedanny 说: 讲个鬼故事9号花呗还款日
6天前
全站
moedanny 说: 我00后在家睡觉月入12k
6天前
全站
moedanny 说: 我也刚分手但我真的很快乐
6天前
全站
一百个路人 说: 水深火热TTT,不对这是日常
6天前
全站
小幼月 说: 刚刚混战活动的抢论坛叶子红包啦
8天前
全站
我zy不hc了 说: 嘤嘤嘤
8天前
查看: 532|回复: 1
收起左侧

使用 Tensorflow 物体检测来玩射击游戏《反恐精英》

[复制链接]
发表于 2018-12-6 02:52:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
校对 | 酱番梨 整理 | 菠萝妹
原文链接:
注:本文的相关链接请点击文末【阅读原文】进行访问
本篇文章我将介绍如何使用TensorFlow目标检测模型来玩经典FPS游戏——“反恐精英”。

使用我的网络摄像机和TensorFlow目标检测模型玩“反恐精英”
方才,我偶然发现了这样一个有趣的项目。文章作者是利用网络摄像头玩经典游戏“格斗之王”。他借助网络摄像头记录的信息、结合CNN和RNN的使用来识别踢打和拳击的动作。之后,他将模型输出的预测值翻译成游戏中用到的准确动作。这确实是一个很棒的玩儿法~

用网络摄像头和深度学习来玩“格斗之王”。原文可以在这里找到。
受这个项目的启发,我于是做了一个类似的控制界面,它可以通过TensorFlow目标检测模型的预测结果玩FPS(第一人称设计游戏)。
这个项目的代码可以在我的GitHub主页上找到,链接如下:
ChintanTrivedi/DeepGamingAI_FPSAn FPS game controller that uses webcam and deep learning to play games - ChintanTrivedi/DeepGamingAI_FPSgithub.com
我设计的这个控制界面可以处理游戏里如下几个动作:
1.瞄枪
首先,为了在游戏里环顾四周,我将一个网球作为我的目标检测模型。基于屏幕里在我手上的这个网球的位置,我们可以设置鼠标的位置,进而控制我们的玩家在游戏里瞄准的位置。

2.移动玩家

紧接着,为了指挥游戏里的玩家前进,我会检测我的食指动作。当食指竖起来时,玩家会前进;而当我放下手指时,会停止玩家的动作。

3.开枪
第三个支持的动作是开枪。因为两只手都用在了瞄枪和前进上,我只能使用张嘴动作来控制开枪了。
目标检测模型这个用作目标检测的模型叫MobileNet,它结合SSD使图片本土化。我在不同的网球图片、竖起的食指图片和代表张开嘴的牙齿图片上训练该模型。它会在一个合理的速率上跑,这样我就可以通过轻量级的模型实时控制我们的游戏。

模型性能就模型的性能而言,游戏中检测手指和牙齿的方法似乎相对可靠些。主要的问题在于能够按照我们想要的位置准确地瞄枪。因为模型是跑在比游戏还低的帧率上的,因此鼠标的移动是跳跃式的、不太流畅。此外,在图片边缘网球的检测效果不好,因此这种方法不太可靠。这个问题可以在离网络摄像头稍远的地方通过微调模型来有效检测目标来解决,这样我们就有足够的空间移动网球,就能够对我们的目标有更好的控制。
这个模型的游戏性能效果可以在我的YouTube上看到。
总结因为深度学习模型的强化,这个概念已经接近可能。为了替代游戏中更多传统的方式,这种控制机制的实际应用需要变得更完美。我能够预测到这个想法的完美实现将使得FPS的游戏过程变得更有趣。
谢谢欣赏。如果你喜欢本篇文章,请在Medium,GitHub平台上关注我,或者订阅我的YouTube专栏。
想要继续查看该篇文章相关链接和参考文献?
长按链接点击打开或点击底部【阅读原文】:
AI研习社每日更新精彩内容,观看更多精彩内容:
用Python实现遗传算法

如何将深度学习应用于无人机图像的目标检测

机器学习和深度学习大PK!昆虫分类谁更强?

Python高级技巧:用一行代码减少一半内存占用

等你来译:
五个很厉害的 CNN 架构

如何在神经NLP处理中引用语义结构

特朗普都被玩坏了,用一张照片就能做出惟妙惟肖的 Memoji

让神经网络说“我不知道”——用Pyro/PyTorch实现贝叶斯神经网络

◆◆ 敲黑板,划重点啦! ◆◆
AI求职百题斩已经悄咪咪上线啦,点击下方小程序卡片,开始愉快答题吧!

本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
回复

使用道具 举报

点击这里给我发消息

 成长值: 0

发表于 7 天前 | 显示全部楼层

Steam 社区昵称:milulu查看资料 资料加为 Steam 好友 加好友聊天(须为 Steam 好友) 聊天查看库存 库存查看截图 截图查看好友 好友查看群组 群组查看愿望单 愿望本人推荐 推荐


璐璐璐璐璐璐璐璐璐璐(*^▽^*)
回复 支持 反对

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

推荐上一条 /1 下一条

QQ|Archiver|手机版|小黑屋|X社区 ( 粤ICP备14063535号 )

登:(184) 签:(126) DLServers Error Count 0 / 7 AAAAAA

[推荐使用谷歌浏览器 服务器支持 HTTP/2.0 (Windows Server 2016 Microsoft-IIS/10.0 & Golang 1.10.3 & PHP 7.2.11(nts) MSVC15 (Visual C++ 2017) ]

GMT+8, 2018-12-16 04:43 , Processed in 0.120256 second(s), 32 queries , Gzip On, Redis On.

Powered by Discuz! X3.4

© 2001-2017 Comsenz Inc.

快速回复 返回顶部 返回列表