wechat_jump_tensorflow

딥 러닝 - WeChat Tiaotiao

2018.01.14 업데이트됨

simple.js simple 와 동일하게 simple.py JavaScript 작성되어 있습니다. Android에 Auto.js 설치하고 바로 실행할 수 있다는 장점이 있습니다. 컴퓨터에 연결하지 않고도 휴대폰을 사용할 수 있습니다.

2018.01.05 업데이트됨

주석이 달린 데이터는 1200개 이미지로 늘렸고, 더 정확한 faster_rcnn_inception_v2_coco 모델로 재교육되었습니다.

프로젝트 소개

지후 기사: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32553763

라벨링 데이터에 기여한 Chao와 Fendudou에게 감사드립니다.

필수 환경

• Python3.6 , OpenCV2 , TensorFlow 등
• Android 휴대폰을 디버깅하는 데 사용되는 adb https://github.com/wangshub/wechat_jump_game을 참조하세요.

문서 소개

simple 디렉토리의 simple.py OpenCV2 사용하여 체스 말과 대상 블록의 위치를 ​​감지합니다. simple_ios.py 는 해당 IOS 버전입니다.

tensorflow 디렉터리에는 다음 파일이 포함됩니다.

• wechat_jump_label_map.pbtxt : 객체 카테고리 매핑 파일;
• utils : 보조 기능을 제공하는 파일
• frozen_inference_graph_frcnn_inception_v2_coco.pb : 총 1200개의 주석이 달린 데이터가 있는 훈련된 객체 감지 모델이며, faster_rcnn_inception_v2_coco 사용하여 훈련되었습니다.
• wechat_auto_jump.py : 자동으로 점프하는 코드

label.zip 라벨링 도구를 제공합니다. 객체 감지 및 라벨링에는 labelImg를 사용하세요. 사용 방법은物体检测标注说明.pdf 를 참조하세요.