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DOTA、mmdetection训练

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DOTA数据集论文

,一个小区域反而有很多密集目标) 密集的小物体检测(如港湾、停车场) * 检测目标的不确定性:方向的随机性和尺度随机性(如桥梁这样极端的长宽比,会使anchor先验的检测效果打折扣)1.2 数据集简介DOTA Annotation of DOTA数据类别 plane, ship, storage tank, baseball dia- mond, tennis court, swimming pool, ground Properties of DOTA图像尺寸 从800x800到4000x4000不等,标注直接在原图上进行,不进行裁剪。不同类别的尺寸?从表中可见实例还是具有很大的尺度变化性的。 另一方面也反映了更好的gt能够辅助学到更好的特征(虽然上下文有用比较好,但是明显斜着的舰船车辆这种带来了太大的overap,甚至框到下一辆车了,成为hard gt,必然劣化性能)数据集裁剪 还有一个问题,就是DOTA

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    星际2中复刻DOTA白虎

    比如我做白虎这个英雄就没有写一行脚本代码, 完全是用数据编辑器的各种对象组合出来的.下面我以DOTA中的白虎为例, 说明一下数据编辑器的技能制作思路 (这里不做100%的复刻, 只是为了学习编辑器, 做出演示效果 每个搜索到的Unit都会施加一个Effect(Apply Behavior类型), 这个Effect会施加一个自定义的Buff类型的Behavior, 它的功能就是增加额外的移动速度.属性DOTA中, 比如力量加19生命值, 敏捷加1攻击, 智力加13的能量值(相当于魔兽3中的魔法值)等级DOTA中等级是非常重要的, 因为等级的增长会带来属性的增长, 而属性又是整个DOTA的核心.

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    “人工智能”都会打Dota了?

    去年的阿尔法Go在围棋方面战胜人类最顶尖的棋手,让人工智能着实升温不少,难不成今年又要借助Dota再火一把?让我们拭目以待。先来说说OpenAI Five到底是何方神圣?

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    又输了,OpenAI Five完胜Dota 2半职业战队

    大数据文摘编辑组出品今日凌晨,OpenAI Five与Dota 2人类职业玩家的对战以AI的胜利告终,Dota 2再一次被攻陷。OpenAI Five的进步可以说是神速。 OpenAI的目标是提升AI战队,在今年的Dota 2国际邀请赛上击败职业战队。这项比赛是Dota 2重要的年度锦标赛,也是电子体育中最重要的赛事之一。 相关报道:https:www.cnet.comnewsan-ai-just-smashed-humans-beings-at-dota-2-open-ai-twitch【今日机器学习概念】Have a

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    “你行你上”:有本事跟OpenAI Five打一把DOTA?| 极客头条

    4 月 14 日凌晨,OpenAI Five 以 2:0 击败了 DOTA 世界冠军团队 OG 引发热议。 只是,如果在竞争模式跟 AI 打 DOTA,作为人类玩家的你会不会惨遭OpenAI Five 的虐杀,而输得毫无悬念呢?祝你们好运。 无论这些数字是以 DOTA 游戏形式(约 20000 个数字),还是以机械手形式(约 200 个),使用的都是通用学习代码。 虽然他们决定不再让 OpenAI Five 成为竞争对手,但社会进步和技术发展将继续推动未来的研究,这也并非 DOTA 比赛研究的终点,他们认为 DOTA 比赛对 RL 开发来说是一个比现在使用的标准环境更有趣 因为还有一个英雄在 DOTA v7.20 版本中出现了明显变化,所以就没用。最后,这么好的机会,要不要去体验下被机器人在 DOTA 中碾压的酸爽感?

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    DOTA世界冠军被OpenAI完虐 | 2分钟读论文

    来源 Two Minute Papers翻译 洪振亚校对 朱婷整理 雷锋字幕组OpenAIs Bot Beats DOTA World Champion DendiOpenAI 成功击败 DOTA 世界冠军 Dendi相信玩过DOTA的朋友,都知道Dendi这号人物,Dendi是DOTA2的现役职业选手,刀友们评价他“意识好,大局观强,操作犀利,手速极快”。 TrueSkill评级(类似于国际象棋中的ELO评级)通过模拟机器人之间的比赛和观察胜率计算,对最好的DOTA机器人进行了长时间的记录。从添加新特征并改进到算法到特征缩放,系统的每个部分都有改进。 博客原址https:blog.openai.commore-on-dota-2

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    OpenAI击败Dota 2世界冠军后记:如何训练你的AI

    大数据文摘出品来源:OpenAI 编译:张强本周末OpenAI Five与世界冠军Dota 2团队OG的总决赛中,它2比0大败对手。 为什么是Dota?启动OpenAI Five是为了解决现有深度强化学习算法无法实现的问题。希望通过解决当前方法无法解决的问题,这需要大幅增加我们工具的功能。 这不是我们Dota工作的结束——我们认为Dota对于RL开发来说比现在使用的标准环境更具有内在的趣味和困难(现在这已经很好理解!)。 之后,我们将继续使用OpenAI中的Dota 2环境。 我们已经看到过去两年RL性能取得了快速进展,我们认为Dota 2将继续帮助我们推进可行的方案——无论是通过较少的数据还是真正的AI合作实现得力的表现。

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    Dota 2首场比赛不敌人类玩家

    OpenAI Five在Dota 2最受关注的TI8表演赛中,与职业战队paiN对战,最终输掉了首场比赛。 成千上万的铁杆Dota粉丝观看职业选手在第一轮比赛中对抗OpenAI Five。人类团队paiN由来自巴西的五名球员组成,而OpenAI Five则由五个长期记忆神经网络智能体组成。 限制游戏Dota 2是一款复杂的游戏。有超过一百个可玩角色,每个角色各有各的优点和缺点。有些人能够施放特别强大的魔法咒语,有些可以快速穿行,有些非常强壮,还有一个甚至配备了蜘蛛。 OpenAI一直在努力尝试Dota 2。去年,它在比赛中以一对一的限制性比赛击败了国际队的职业玩家Dendi,两队英雄相同。

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    OpenAI 玩Dota 2在5v5比赛中击败人类玩家

    本文转自机器之心,转载需授权原标题《Dota 2被攻陷! 而玩 Dota 的 AI 需要掌握以下技能:长线策略。Dota 游戏平均每秒 30 帧,一场时常 45 分钟,大概 8 万 tick。 在 Dota 中,每个英雄能采取数十种行为,而且许多行为要么面向敌方单位,要么点地移动位置。 通过 Valve(Dota 2 的运营公司)的 Bot API,我们的模型把 Dota 游戏视为 2 万个状态,也就代表人类在游戏中可获取到的所有信息。 Open AI Dota 的一个子团队手托去年在 Dota 2 国际邀请赛 1v1 上击败世界顶级专业玩家的笔记本电脑。下一步计划Open AI 的团队专注于达成八月份制定的目标。

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    死亡启示录:AI在Dota 2中预测玩家5秒后死亡

    Dota 2 玩家角色将在 5 秒内死亡。 OpenAI Dota 2 竞技现场论文:Time to Die: Death Prediction in Dota 2 using Deep Learning论文链接:https:arxiv.orgpdf1906.03939 .pdf Valve 公司发行的 Dota 2 是一款多人在线竞技游戏。 Dota 2 实际操作起来会更复杂。平均每场比赛包含 80,000 个单个帧,其中每个角色可以执行 170,000 个可能的动作。 「在 Dota 2 中,某个角色被敌人杀掉是解说员和观众感兴趣的事件。」?

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    死亡启示录:AI在Dota 2中预测玩家5秒后死亡

    Dota 2 玩家角色将在 5 秒内死亡。 OpenAI Dota 2 竞技现场论文:Time to Die: Death Prediction in Dota 2 using Deep Learning论文链接:https:arxiv.orgpdf1906.03939 .pdf Valve 公司发行的 Dota 2 是一款多人在线竞技游戏。 Dota 2 实际操作起来会更复杂。平均每场比赛包含 80,000 个单个帧,其中每个角色可以执行 170,000 个可能的动作。 「在 Dota 2 中,某个角色被敌人杀掉是解说员和观众感兴趣的事件。」?

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    顶级高手苦练DOTA半辈子,就这样被AI击败

    李林 若朴 假装发自 西雅图量子位 报道 | 公众号 QbitAI一直只听说你们AI圈要打星际,怎么忽然打起DOTA了! 对于AI来说,DOTA 1v1是一个包含隐藏信息的复杂游戏,想要打好这个游戏,AI需要学会计划、攻击、欺骗对手。 好吧,我对DOTA还算有所了解(玩了8年)。我试着谈一下。事件:这个AI击败了一众顶级DOTA玩家。 不过,DOTA的各种对战视频,或者说人类玩家的相关数据,都是可以公开获得的。基本动作:一个专业DOTA玩家大约每分钟要执行200-300个操作,包括行动、法术、攻击等命令。 结论:DOTA是一个依赖战略(宏观和微观)的游戏,现在人工智能也杀进来了,我觉得这是一个大事儿。

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    OpenAI公开Dota 2论文:胜率99.4%,「手术」工具连续迁移训练

    选自OpenAI作者:Berner等机器之心编译 参与:熊猫OpenAI 的 Dota 2 人工智能智能体项目 OpenAI Five 已经经历了三年的发展。 另外,Dota 2 的规则也很复杂——该游戏已经历经超过十年的活跃开发,其游戏逻辑使用了数十万行代码来实现。 为了实现这一目标,OpenAI 构建了一个分布式的训练系统,训练出了名为 OpenAI Five 的 Dota 2 游戏智能体。 Dota 2 难在哪儿?Dota 2 游戏对战发生在一个方形的地图中,两支队伍各自保卫位于对角线上的己方基地。 为了玩 Dota 2,AI 系统必须解决多种难题:长时间对局。Dota 2 游戏一般会以 30 帧每秒的速度持续大约 45 分钟。

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    AI击败DotA顶级选手是不是突破?OpenAI放出了更多细节

    周末,OpenAI在DotA 2全球顶级赛事TI7(The International)的中单1v1比赛中击败了顶级选手Dendi。 AI怎样打DotA?完整的DotA游戏是5v5对抗,但在某些巡回赛中也可以看到中单对抗。我们的AI按照标准巡回赛规则来玩游戏,我们没有在1v1比赛中加入任何有利于AI的简化。 在DotA 2中,15%的玩家天梯分低于1500,58%的玩家低于3000,99.99%低于7500。3月1日:我们首个经典的增强学习系统配置于简单的DotA环境中。 项目的第一步,是搞清楚如何基于实体GPU在云计算平台上运行DotA 2。在GPU云计算实例上,游戏显示了出错消息。 DotA大约每天有100万盘公开比赛,这些比赛的回放会在Valve的服务器中保存两周。

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    虽又击败了人类选手,但我们认为 OpenAI 的 5v5 DOTA AI 不过如此

    OpenAI 开发的 DOTA AI 去年在 1v1 solo 中打败顶级职业选手 Dendi 和 Sumail 之后,紧接着就放出豪言还要在 5v5 的 DOTA 比赛中击败人类,这一天仿佛这么快就到来了 DOTA 游戏有很高的难度,对人类玩家来说都需要很长的学习时间,因为 DOTA 中有上百种英雄、上百种物品、多种游戏策略、不同英雄有不同的玩法、不同的英雄组合之间也有独特的技能和装备配合;除此之外玩家还需要审时度势 复杂的英雄、物品、配合、长短期策略结合等方面正是我们长期认为 DOTA 这样的游戏对现阶段的 AI 来说过于困难的原因。而且除了这些人类眼中的认知难题之外,DOTA 游戏的行动空间还非常庞大。 OpenAI 对于 DOTA AI 的最终目标是开发出能够打败人类职业选手的 AI。 正如前文提到的,DOTA 中复杂的行动空间以及对长短期策略结合的需求的让领域内的研究者,甚至包括 OpenAI 的人自己都认为 DOTA 需要层次化强化学习这样的全新的深度学习技术,但其实只通过近端策略优化

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    Open AI完虐Dota顶级职业玩家,推塔如割草!

    OpenAI Five与人类职业玩家对战中(推荐一个观看地址:B站“1895西西鱼”)人类队伍:DOTA 2排名全球前0.05%的玩家OpenAI这次对战的人类队伍由5名DOTA2大神组成:Blitz, Cap, Fogged, Merlini和Moonmeander,前三名都是世界顶级的Dota 2主播,第四位是前知名DOTA2职业玩家,最后一位则是现役职业玩家。? 准确来说,这支队伍并不能严格算“职业DOTA 2人类玩家队伍”,但是他们对DOTA 2的了解以及他们所共同掌握的信息,都是巨大的资产,而且他们全部MMR排名Top 0.05%。 最终对战:取消大部分限制,英雄池扩大7月19日,OpenAI在其官方博客上公布了他们在DOTA 2对战上的最新进展。 很多DOTA 2玩家表示,插眼和肉山非常重要,如果排除这些因素,对战并不公平。因此OpenAI教授了OpenAI Five插眼与打肉山,同时候选英雄池也增加到18个。?

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    能跟你聊DOTA的神经对话模型:Meena&DialoGPT

    提到对话机器人或者聊天机器人,国内的朋友可能先想到的是微软小冰或者苹果Siri。这两个机器人由于需要完成一些功能性的任务,都采用了模块化设计,虽然神经网络在其中...

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    OpenAI以2:1战胜DOTA 2半职业选手 | 热点

    北京时间早晨五点多,来自OpenAI的人工智能“OpenAI Five”在5v5的战局中,以3:2的成绩战胜了人类半职业DOTA高手队。 据悉,除了将之应用于DOTA竞技之外,基于与“OpenAI Five”一样的学习系统和算法,OpenAI还开设有另外一个项目——用算法控制机械手。 可以说,目前在DOTA游戏中的胜利还只是OpenAI的一个小小的目标,在未来,他们还将有更多的项目。 就今年来说,OpenAI还有一些目标没有完成,其中,在游戏这一块,他们希望能在DOTA 2国际邀请赛上利用他们的机器人团队击败职业选手战队。- 推荐阅读 -?▲芯片创企伸手,神话可以复制吗??

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    观点 | DOTA 5v5 AI 的亮点不是如何「学」的,而是如何「教」的

    AI 科技评论按:我们都已经知道了,OpenAI 的 5v5 DOTA AI 「OpenAI Five」再次完胜人类。 毋庸置疑,DOTA 游戏的复杂程度比围棋要高,反馈也相当稀疏,即便选用了 OpenAI 已经开发得非常成熟的大规模分布式 PPO 实现「Rapid」,我们也难以直觉上信服「只要有足够的训练时间就能学到如此丰富的游戏行为 即便相信 AlphaGo 能在反复的自我对局中找到更好的策略的人,也不一定相信在 DOTA 如此复杂的环境下仅靠自我对局就可以学到定位、分路、补兵、先手、看肉山、插眼等等系列行为。 DOTA 中的英雄除了自身的定位,他们之间也是需要合作的,比如抱团杀人拿塔。 可以说「OpenAI Five」的开发团队想了许多办法鼓励 AI 用像人类一样的策略和操作玩 DOTA,但并不对表现的上限做出明确的限制。

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