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它会在一个合理的速率上跑

它会在一个合理的速率上跑

  大本营团队网页版计划财富团队计划网页版蚂蚁博士人工计划网页本篇文章我将引见若何利用TensorFlow方针检测模子来玩典范FPS游戏——“反恐精英”。

  刚刚,我偶尔发觉了如许一个风趣的项目。文章作者是操纵收集摄像头玩典范游戏“肉搏之王”。他借助收集摄像头记实的消息、连系CNN和RNN的利用来识别踢打和拳击的动作。之后,他将模子输出的预测值翻译成游戏顶用到的精确动作。这确实是一个很棒的玩儿法~

  受这个项目标开导,我于是做了一个雷同的节制界面,它能够通过TensorFlow方针检测模子的预测成果玩FPS(第一人称设想游戏)。

  起首,为了在游戏里环视四周,我将一个网球作为我的方针检测模子。基于屏幕里在我手上的这个网球的位置,我们能够设置鼠标的位置,进而节制我们的玩家在游戏里对准的位置。

  紧接着,为了批示游戏里的玩家前进,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,会遏制玩家的动作。

  第三个支撑的动作是开枪。由于两只手都用在了瞄枪和前进上,我只能利用张嘴动作来节制开枪了。

  这个用作方针检测的模子叫MobileNet,它连系SSD使图片本土化。我在分歧的网球图片、竖起的食指图片和代表张开嘴的牙齿图片上锻炼该模子。它会在一个合理的速度上跑,如许我就能够通过轻量级的模子及时节制我们的游戏。

  就模子的机能而言,游戏中检测手指和牙齿的方式似乎相对靠得住些。次要的问题在于可以或许按照我们想要的位置精确地瞄枪。由于模子是跑在比游戏还低的帧率上的,因而鼠标的挪动是腾跃式的、不太流利。此外,在图片边缘网球的检测结果欠好,因而这种方式不太靠得住。这个问题能够在离收集摄像头稍远的处所通过微调模子来无效检测方针来处理,如许我们就有足够的空间挪动网球,就可以或许对我们的方针有更好的节制。

  由于深度进修模子的强化,这个概念曾经接近可能。为了替代游戏中更多保守的体例,这种节制机制的现实使用需要变得更完满。我可以或许预测到这个设法的完满实现将使得FPS的游戏过程变得更风趣。雷锋网

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