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用深度學(xué)習(xí)玩「英雄聯(lián)盟」;Facebook 開源物體檢測平臺 | Github 項目推薦

 遁地的蜘豬俠 2018-01-30
DeepLeague:「英雄聯(lián)盟LoL」深度學(xué)習(xí)

用深度學(xué)習(xí)玩「英雄聯(lián)盟」;Facebook 開源物體檢測平臺 | Github 項目推薦

Github:https://github.com/farzaa/DeepLeague

DeepLeague 是一個將深度學(xué)習(xí)、CV、LOL 結(jié)合的算法和數(shù)據(jù)集,是作者 Farzaa 在無聊時花了五天的時間完成的開源項目。DeepLeague 使用了超過 100K 張標(biāo)注圖片來訓(xùn)練,并且所有的數(shù)據(jù)均來自正規(guī)比賽。

通過分析比賽小地圖中英雄的名稱、坐標(biāo)、路徑、戰(zhàn)績等信息,DeepLeague 可推斷出蹲草叢、打野、團(tuán)戰(zhàn)、打大龍的最佳時機(jī)。另外,如果你把 Faker 的 VOD 輸入該系統(tǒng),DeepLeague 還能學(xué)習(xí)他的打法和技巧。

Detectron:Facebook 開源的頂級物體檢測研究平臺

用深度學(xué)習(xí)玩「英雄聯(lián)盟」;Facebook 開源物體檢測平臺 | Github 項目推薦

Github:https://github.com/facebookresearch/Detectron

Detectron 是 Facebook 開源的頂級物體檢測研究平臺, 項目最初開始于 2016 年 7 月,當(dāng)時的目的是在 Caffe2 的基礎(chǔ)上建立一個快速、靈活的物體檢測系統(tǒng),內(nèi)部開發(fā)過程也就從此開始。經(jīng)過一年半的開發(fā)之后,代碼庫已經(jīng)成熟了,而且其中集成了許多 Facebook 自己的研究項目,包括在 ICCV 2017 上獲得最佳論文獎(馬爾獎)的《Mask R-CNN》和獲得最佳學(xué)生論文獎的《檢測密集物體時的焦距損失》兩篇論文中的算法,以及更早更廣泛使用的 R-CNN 算法家族等。

關(guān)于 Detectron 的詳細(xì)介紹,請查看雷鋒網(wǎng)此前的報道。

DroNet:無人機(jī)城市環(huán)境導(dǎo)航策略學(xué)習(xí)

用深度學(xué)習(xí)玩「英雄聯(lián)盟」;Facebook 開源物體檢測平臺 | Github 項目推薦

Github:https://github.com/uzh-rpg/rpg_public_dronet

無人機(jī)在城市街道上飛行很容易導(dǎo)致危險的事故,DroNet 可以讓無人機(jī)學(xué)會像汽車那樣在嚴(yán)格的規(guī)則和制度下飛行。通過前置攝像頭輸入的圖像信息,DroNet 能夠分析無人機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度,并計算出當(dāng)前與外物發(fā)生碰撞的可能性。

這套算法由蘇黎世大學(xué)及瑞士國家機(jī)器人能力研究中心的研究人員研發(fā),開發(fā) DroNet 的目的,就是讓無人機(jī)提供導(dǎo)航服務(wù),使其安全穿行于城市之間。

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