wechat_jump_tensorflow

Aprendizaje profundo-WeChat Tiaotiao

Actualizado el 14.01.2018

simple.js se ha agregado al directorio simple . La idea es la misma que simple.py . Está escrito en JavaScript . Simplemente instale Auto.js en Android y ejecute el script. teléfono móvil sin estar conectado a un ordenador.

Actualizado el 05.01.2018

Los datos anotados se aumentaron a 1200 imágenes y se volvieron a entrenar con el modelo más preciso faster_rcnn_inception_v2_coco .

Introducción del proyecto

Artículo de Zhihu: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32553763

Gracias a Chao y Fendudou por su contribución al etiquetado de datos.

Entorno requerido

• Python3.6 , OpenCV2 , TensorFlow , etc.
• adb , utilizado para depurar teléfonos Android, consulte https://github.com/wangshub/wechat_jump_game

Introducción del documento

simple.py en el directorio simple usa OpenCV2 para detectar las posiciones de las piezas de ajedrez y los bloques de destino. simple_ios.py es la versión de IOS correspondiente.

El directorio tensorflow incluye los siguientes archivos:

• wechat_jump_label_map.pbtxt : archivo de mapeo de categorías de objetos;
• utils : archivos que proporcionan funciones auxiliares;
• frozen_inference_graph_frcnn_inception_v2_coco.pb : modelo de detección de objetos entrenado, con un total de 1200 datos anotados, entrenado usando faster_rcnn_inception_v2_coco ;
• wechat_auto_jump.py : código para saltar automáticamente

label.zip proporciona herramientas de etiquetado. Utilice labelImg para la detección y etiquetado de objetos. Para conocer los métodos de uso, consulte物体检测标注说明.pdf